論文の概要: CAP-VSTNet: Content Affinity Preserved Versatile Style Transfer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.17867v1
• Date: Fri, 31 Mar 2023 08:01:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-03 15:01:39.572759
• Title: CAP-VSTNet: Content Affinity Preserved Versatile Style Transfer
• Title（参考訳）: CAP-VSTNet:コンテンツ親和性保存型バーサタイルスタイル転送
• Authors: Linfeng Wen, Chengying Gao, Changqing Zou
• Abstract要約: 本稿では,新しい可逆残差ネットワークと非バイアス線形変換モジュールからなるCAP-VSTNetというフレームワークを提案する。 提案するフレームワークは,多目的なスタイル転送に適用可能であり,有効である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.157802004045127
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Content affinity loss including feature and pixel affinity is a main problem which leads to artifacts in photorealistic and video style transfer. This paper proposes a new framework named CAP-VSTNet, which consists of a new reversible residual network and an unbiased linear transform module, for versatile style transfer. This reversible residual network can not only preserve content affinity but not introduce redundant information as traditional reversible networks, and hence facilitate better stylization. Empowered by Matting Laplacian training loss which can address the pixel affinity loss problem led by the linear transform, the proposed framework is applicable and effective on versatile style transfer. Extensive experiments show that CAP-VSTNet can produce better qualitative and quantitative results in comparison with the state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 機能やピクセル親和性を含むコンテンツ親和性損失は、フォトリアリスティックやビデオスタイル転送のアーティファクトにつながる主要な問題である。 本稿では,新しい可逆残差ネットワークと非バイアス線形変換モジュールで構成されるcap-vstnetという新しいフレームワークを提案する。 この可逆的残余ネットワークは、コンテンツ親和性を保持するだけでなく、従来の可逆的ネットワークとして冗長な情報を導入せず、より優れたスタイリングを容易にする。 線形変換によるピクセル親和性損失問題に対処可能なラプラシアントレーニングロスのマット化により,提案手法が適用可能であり,多彩なスタイル転送に有効である。 広範な実験により、CAP-VSTNetは最先端の手法と比較して質的で定量的な結果が得られることが示された。

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