論文の概要: Neural Artistic Style Transfer with Conditional Adversaria
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.03875v1
- Date: Wed, 8 Feb 2023 04:34:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-09 17:24:49.713005
- Title: Neural Artistic Style Transfer with Conditional Adversaria
- Title（参考訳）: 条件付き逆境を伴うニューラル・アーティカル・スタイル・トランスファー
- Authors: P. N. Deelaka
- Abstract要約: 神経芸術スタイル変換モデルは、有名な画像のスタイルを追加することで、単純な画像の外観を変更することができる。
本稿では,画像独立型ニューラルスタイル転送モデルに向けた2つの手法を提案する。
我々の新しい貢献は、モデルアーキテクチャによる循環的一貫性を保証する一方向GANモデルである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: A neural artistic style transformation (NST) model can modify the appearance
of a simple image by adding the style of a famous image. Even though the
transformed images do not look precisely like artworks by the same artist of
the respective style images, the generated images are appealing. Generally, a
trained NST model specialises in a style, and a single image represents that
style. However, generating an image under a new style is a tedious process,
which includes full model training. In this paper, we present two methods that
step toward the style image independent neural style transfer model. In other
words, the trained model could generate semantically accurate generated image
under any content, style image input pair. Our novel contribution is a
unidirectional-GAN model that ensures the Cyclic consistency by the model
architecture.Furthermore, this leads to much smaller model size and an
efficient training and validation phase.
- Abstract（参考訳）: 神経芸術スタイル変換(NST)モデルは、有名な画像のスタイルを追加することで、単純な画像の外観を変更することができる。
変換された画像は、それぞれのスタイル画像の同じアーティストによるアートワークと正確には似ていないが、生成された画像が魅力的である。
一般に、訓練されたNSTモデルはスタイルを専門とし、単一のイメージはそのスタイルを表す。
しかし、新しいスタイルでイメージを生成するのは退屈なプロセスであり、完全なモデルトレーニングを含む。
本稿では,画像独立型ニューラルスタイル転送モデルへ一歩前進する2つの手法を提案する。
言い換えれば、トレーニングされたモデルは、任意のコンテンツ、スタイル画像入力ペアの下で意味的に正確な生成画像を生成することができる。
提案する新たな貢献は,モデルアーキテクチャによる循環的一貫性を保証する一方向ganモデルである。
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