論文の概要: Controlling Neural Style Transfer with Deep Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.00405v1
• Date: Sat, 30 Sep 2023 15:01:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-05 04:28:49.801096
• Title: Controlling Neural Style Transfer with Deep Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 深部強化学習によるニューラルスタイルの伝達制御
• Authors: Chengming Feng, Jing Hu, Xin Wang, Shu Hu, Bin Zhu, Xi Wu, Hongtu Zhu and Siwei Lyu
• Abstract要約: 本稿では,一段階のスタイル移行をステップワイズプロセスに分割する,最初の深層強化学習に基づくアーキテクチャを提案する。 提案手法は,コンテンツ画像の詳細や構造を早期に保存し,後続のステップでさらに多くのスタイルパターンを合成する傾向がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.480819498109746
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Controlling the degree of stylization in the Neural Style Transfer (NST) is a little tricky since it usually needs hand-engineering on hyper-parameters. In this paper, we propose the first deep Reinforcement Learning (RL) based architecture that splits one-step style transfer into a step-wise process for the NST task. Our RL-based method tends to preserve more details and structures of the content image in early steps, and synthesize more style patterns in later steps. It is a user-easily-controlled style-transfer method. Additionally, as our RL-based model performs the stylization progressively, it is lightweight and has lower computational complexity than existing one-step Deep Learning (DL) based models. Experimental results demonstrate the effectiveness and robustness of our method.
• Abstract（参考訳）: ニューラルスタイルトランスファー(nst)のスタイライゼーションの程度を制御するのは、通常ハイパーパラメータのハンドエンジニアリングを必要とするため、少々難しい。 本稿では,nstタスクのためのステップワイズプロセスにワンステップスタイル転送を分割した,最初の深層強化学習(rl)ベースのアーキテクチャを提案する。 rlベースの手法では,コンテンツ画像の詳細と構造を早期に保存し,後段でより多くのスタイルパターンを合成する傾向がある。 ユーザが容易に制御できるスタイル転送方式である。 さらに、我々のRLベースのモデルは、段階的にスタイリングを行うため、軽量であり、既存の1ステップのディープラーニング(DL)モデルよりも計算複雑性が低い。 実験の結果,本手法の有効性とロバスト性が示された。

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