論文の概要: StyleStegan: Leak-free Style Transfer Based on Feature Steganography

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.00225v1
• Date: Sat, 1 Jul 2023 05:00:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-05 17:22:56.474538
• Title: StyleStegan: Leak-free Style Transfer Based on Feature Steganography
• Title（参考訳）: StyleStegan:特徴ステレオグラフィに基づく漏れのないスタイル転送
• Authors: Xiujian Liang, Bingshan Liu, Qichao Ying, Zhenxing Qian and Xinpeng Zhang
• Abstract要約: 既存のスタイル転送方式は 重大なコンテンツ漏洩に悩まされています 特徴ステガノグラフィーに基づくリークフリーなスタイル転送手法を提案する。 その結果、StyleSteganは、シリアルおよび可逆的なスタイル転送タスクにおいて、コンテンツのリーク問題を緩和することに成功した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.153040728118285
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In modern social networks, existing style transfer methods suffer from a serious content leakage issue, which hampers the ability to achieve serial and reversible stylization, thereby hindering the further propagation of stylized images in social networks. To address this problem, we propose a leak-free style transfer method based on feature steganography. Our method consists of two main components: a style transfer method that accomplishes artistic stylization on the original image and an image steganography method that embeds content feature secrets on the stylized image. The main contributions of our work are as follows: 1) We identify and explain the phenomenon of content leakage and its underlying causes, which arise from content inconsistencies between the original image and its subsequent stylized image. 2) We design a neural flow model for achieving loss-free and biased-free style transfer. 3) We introduce steganography to hide content feature information on the stylized image and control the subsequent usage rights. 4) We conduct comprehensive experimental validation using publicly available datasets MS-COCO and Wikiart. The results demonstrate that StyleStegan successfully mitigates the content leakage issue in serial and reversible style transfer tasks. The SSIM performance metrics for these tasks are 14.98% and 7.28% higher, respectively, compared to a suboptimal baseline model.
• Abstract（参考訳）: 現代のソーシャルネットワークでは、既存のスタイル転送手法は深刻なコンテンツリーク問題に悩まされており、連続的で可逆的なスタイリゼーションを実現する能力を損なうため、ソーシャルネットワークにおけるスタイリゼーションされたイメージのさらなる伝播を妨げている。 この問題に対処するために,特徴ステガノグラフィに基づくリークフリースタイル転送手法を提案する。 本手法は,オリジナル画像の芸術的スタイライゼーションを実現するスタイル転送方式と,スタイライゼーション画像にコンテンツの特徴秘密を埋め込む画像ステガノグラフィ方式の2つの主成分からなる。 私たちの仕事の主な貢献は次のとおりです。 1) オリジナル画像とそれに続くスタイリッシュ画像とのコンテンツの不一致から生じるコンテンツリークとその原因を同定し,その原因を説明する。 2) 損失のない, バイアスのないスタイル転送を実現するニューラルフローモデルを設計する。 3)スタイリッシュ画像のコンテンツ特徴情報を隠蔽し,その後の使用権を制御するために,ステガノグラフィを導入する。 4) 公開データセットMS-COCOとWikiartを用いて総合的な実験検証を行う。 その結果、StyleSteganは、シリアルおよび可逆的なスタイル転送タスクにおけるコンテンツ漏洩問題を軽減した。 これらのタスクのSSIMパフォーマンス指標はそれぞれ、最適以下のベースラインモデルと比較して14.98%と7.28%高い。

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