論文の概要: QuantArt: Quantizing Image Style Transfer Towards High Visual Fidelity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.10431v1
• Date: Tue, 20 Dec 2022 17:09:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-21 14:56:43.407226
• Title: QuantArt: Quantizing Image Style Transfer Towards High Visual Fidelity
• Title（参考訳）: QuantArt: 高視力に向けた画像スタイル転送の量子化
• Authors: Siyu Huang, Jie An, Donglai Wei, Jiebo Luo, Hanspeter Pfister
• Abstract要約: 視覚的忠実度の高いスタイリングのためのQuantArtと呼ばれる新しいスタイル転送フレームワークを提案する。 本フレームワークは,既存のスタイル転送方式と比較して,視覚的忠実度を著しく向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 94.5479418998225
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The mechanism of existing style transfer algorithms is by minimizing a hybrid loss function to push the generated image toward high similarities in both content and style. However, this type of approach cannot guarantee visual fidelity, i.e., the generated artworks should be indistinguishable from real ones. In this paper, we devise a new style transfer framework called QuantArt for high visual-fidelity stylization. QuantArt pushes the latent representation of the generated artwork toward the centroids of the real artwork distribution with vector quantization. By fusing the quantized and continuous latent representations, QuantArt allows flexible control over the generated artworks in terms of content preservation, style similarity, and visual fidelity. Experiments on various style transfer settings show that our QuantArt framework achieves significantly higher visual fidelity compared with the existing style transfer methods.
• Abstract（参考訳）: 既存のスタイル転送アルゴリズムのメカニズムは、ハイブリッド損失関数を最小化し、生成した画像をコンテンツとスタイルの両方において高い類似点へ押し上げることである。 しかし、このようなアプローチは視覚の忠実さを保証できない。つまり、生成されたアートワークは実際の作品と区別できない。 本稿では,高精細度スタイリングのためのQuantArtと呼ばれる新しいスタイル転送フレームワークを提案する。 QuantArtは、生成したアートワークの潜在表現を、ベクトル量子化による実際のアートワーク分布のセントロイドにプッシュする。 量子化および連続的な潜在表現を融合させることで、QuantArtはコンテンツ保存、スタイルの類似性、視覚的忠実度の観点から生成されたアートワークを柔軟に制御できる。 様々なスタイル転送設定の実験により、我々のQuantArtフレームワークは既存のスタイル転送方式に比べて、視覚的忠実度が著しく高いことが示されている。

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