論文の概要: Degree-Controllable Lightweight Fast Style Transfer with Detail Attention-enhanced

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.16846v2
• Date: Wed, 13 Sep 2023 11:11:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-14 17:39:54.473107
• Title: Degree-Controllable Lightweight Fast Style Transfer with Detail Attention-enhanced
• Title（参考訳）: ディテールエンハンス付き度制御可能な軽量高速転送方式
• Authors: Jiang Shi Qi
• Abstract要約: スタイル転送法は通常、訓練済みのVGGまたはより複雑なモデルをエンコーダとして使用し、より良い効果を得る。 DcDaeLFST(DcDaeLFST)を提案する。 我々のモデルは17-250倍小さく、他の最先端モデルより0.26-6.5倍速い。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Style transfer methods usually use pre-trained VGG or more complex models as encoders to achieve better effects. This leads to extremely slow processing of high-resolution images. To solve the problem, we propose an degree-controllable detail attention-enhanced lightweight fast style transfer (DcDaeLFST), which adopts a small, shallow, and compact architecture for efficient forward inference. Additionally, our exploit a global semantic invariance loss to preserve the semantic and structural information of content images, and a local detail attention-enhanced module to preserve the detail information of them, together with a style discriminator. Despite limited parameters, it can achieve overall better style matching performance. Most importantly, it is the first method that can control the degree of detail retention and style transfer based on subjective evaluation. In comparative experiments, our model is 17-250 times smaller and 0.26-6.5 times faster than other state-of-the-art models, with the fastest processing speed of 0.38s on 4K high-resolution images.
• Abstract（参考訳）: スタイル転送法は通常、訓練済みのVGGまたはより複雑なモデルをエンコーダとして使用し、より良い効果を得る。 これにより高解像度画像の処理が極めて遅くなる。 そこで本研究では, 小型で浅く, コンパクトなアーキテクチャを採用し, 効率的な前方推定を実現する, ディテールを制御できる軽量高速転送方式 (dcdaelfst) を提案する。 さらに,コンテンツ画像の意味的,構造的情報を保存するためにグローバル意味的不分散損失と,それらの詳細情報を保存するための局所的細部注意強化モジュールを,スタイル判別器と共に活用する。 パラメータが限られているにもかかわらず、全体的なスタイルマッチングのパフォーマンスが向上する。 最も重要なのは、主観評価に基づいて、細部保持とスタイル転送の程度を制御できる最初の方法である。 比較実験では,このモデルは17～250倍小さく,0.26～6.5倍高速で,高速処理速度は4k高精細画像上で0.38秒であった。

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