論文の概要: All-to-key Attention for Arbitrary Style Transfer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.04105v1
• Date: Thu, 8 Dec 2022 06:46:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-09 15:43:45.687246
• Title: All-to-key Attention for Arbitrary Style Transfer
• Title（参考訳）: 任意のスタイル転送に対するオール・トゥ・キーの注意
• Authors: Mingrui Zhu, Xiao He, Nannan Wang, Xiaoyu Wang, Xinbo Gao
• Abstract要約: 注意に基づく任意のスタイル伝達の研究は、鮮やかなローカルスタイルの詳細で有望なパフォーマンスを示している。 オール・ツー・オールの注意は歪んだスタイルパターンを生み出し、二次的な複雑さを持つ傾向がある。 コンテンツ特徴のそれぞれの位置を、スタイル特徴のキー位置とマッチングする、新しいオール・ツー・キーアテンション機構を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 98.83954812536521
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Attention-based arbitrary style transfer studies have shown promising performance in synthesizing vivid local style details. They typically use the all-to-all attention mechanism: each position of content features is fully matched to all positions of style features. However, all-to-all attention tends to generate distorted style patterns and has quadratic complexity. It virtually limits both the effectiveness and efficiency of arbitrary style transfer. In this paper, we rethink what kind of attention mechanism is more appropriate for arbitrary style transfer. Our answer is a novel all-to-key attention mechanism: each position of content features is matched to key positions of style features. Specifically, it integrates two newly proposed attention forms: distributed and progressive attention. Distributed attention assigns attention to multiple key positions; Progressive attention pays attention from coarse to fine. All-to-key attention promotes the matching of diverse and reasonable style patterns and has linear complexity. The resultant module, dubbed StyA2K, has fine properties in rendering reasonable style textures and maintaining consistent local structure. Qualitative and quantitative experiments demonstrate that our method achieves superior results than state-of-the-art approaches.
• Abstract（参考訳）: 注意に基づく任意のスタイル転送研究は、鮮やかなローカルスタイルの詳細を合成する有望な性能を示している。 コンテンツ特徴のそれぞれの位置は、スタイル特徴のすべての位置と完全に一致している。 しかし、すべての注意が歪んだスタイルパターンを生み出し、二次的な複雑さを持つ傾向にある。 任意のスタイル転送の有効性と効率を事実上制限します。 本稿では,任意のスタイル転送にどのような注意機構が適しているかを再考する。 コンテンツ特徴のそれぞれの位置は、スタイル特徴の重要な位置と一致します。 具体的には、分散とプログレッシブの2つの新しい注意形態を統合する。 分散注意は複数の重要なポジションに注意を割り当て、進行注意は粗悪から罰金に注意を払う。 All-to-key attentionは多様で合理的なスタイルパターンのマッチングを促進し、線形複雑性を持つ。 結果、StyA2Kと呼ばれるモジュールは、合理的なスタイルのテクスチャをレンダリングし、一貫性のあるローカル構造を維持するのに優れた特性を持っている。 定性的および定量的実験により,本手法は最先端手法よりも優れた結果が得られることが示された。

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