論文の概要: TSSAT: Two-Stage Statistics-Aware Transformation for Artistic Style Transfer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.06004v1
• Date: Tue, 12 Sep 2023 07:02:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-13 14:10:41.368704
• Title: TSSAT: Two-Stage Statistics-Aware Transformation for Artistic Style Transfer
• Title（参考訳）: TSSAT: 2段階統計-アートスタイルの変換
• Authors: Haibo Chen, Lei Zhao, Jun Li, and Jian Yang
• Abstract要約: 芸術的スタイルの転送は、対象の芸術的スタイルで与えられた写真をレンダリングすることで、新しい芸術的イメージを作成することを目的としている。 既存の手法では、グローバルな統計や局所的なパッチに基づいてスタイルを学習し、実際の描画過程の注意深い考慮を欠いている。 本稿では,コンテンツとスタイルの特徴のグローバルな統計を整合させて,まずグローバルなスタイル基盤を構築する2段階統計認識変換(TSSAT)モジュールを提案する。 コンテンツとスタイルの表現をさらに強化するために、注意に基づくコンテンツ損失とパッチベースのスタイル損失という2つの新しい損失を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.16475032434281
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Artistic style transfer aims to create new artistic images by rendering a given photograph with the target artistic style. Existing methods learn styles simply based on global statistics or local patches, lacking careful consideration of the drawing process in practice. Consequently, the stylization results either fail to capture abundant and diversified local style patterns, or contain undesired semantic information of the style image and deviate from the global style distribution. To address this issue, we imitate the drawing process of humans and propose a Two-Stage Statistics-Aware Transformation (TSSAT) module, which first builds the global style foundation by aligning the global statistics of content and style features and then further enriches local style details by swapping the local statistics (instead of local features) in a patch-wise manner, significantly improving the stylization effects. Moreover, to further enhance both content and style representations, we introduce two novel losses: an attention-based content loss and a patch-based style loss, where the former enables better content preservation by enforcing the semantic relation in the content image to be retained during stylization, and the latter focuses on increasing the local style similarity between the style and stylized images. Extensive qualitative and quantitative experiments verify the effectiveness of our method.
• Abstract（参考訳）: 芸術的スタイル転送は、対象の芸術的スタイルで所定の写真をレンダリングすることで、新しい芸術的イメージを作成することを目的としている。 既存の手法は、単にグローバル統計や局所パッチに基づいてスタイルを学習し、実際の描画過程を慎重に考慮していない。 その結果、スタイライゼーションの結果は、豊富かつ多様化したローカルスタイルパターンを捉えられなかったり、スタイルイメージの望ましくない意味情報を含んでいたり、グローバルスタイル分布から逸脱したりする。 この問題を解決するために,我々は,人間の描画プロセスを模倣し,まずコンテンツとスタイルの特徴のグローバル統計を整合させ,次に局所統計(局所特徴ではなく)をパッチ的に置き換え,スタイライゼーション効果を大幅に改善する,グローバルスタイル基盤を構築する2段階統計認識変換(tssat)モジュールを提案する。 また、コンテンツとスタイル表現の両方をさらに強化するため、スタイル化時に保持するコンテンツ画像の意味関係を強制することにより、注意に基づくコンテンツロスとパッチベースのスタイルロスの2つの新たな損失を導入するとともに、スタイルとスタイル化された画像とのローカルスタイル類似性の向上に重点を置いている。 広範囲な質的定量的実験を行い,本手法の有効性を検証した。

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