論文の概要: Generative AI Model for Artistic Style Transfer Using Convolutional
Neural Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.18237v1
- Date: Fri, 27 Oct 2023 16:21:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-30 13:06:19.066776
- Title: Generative AI Model for Artistic Style Transfer Using Convolutional
Neural Networks
- Title（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワークを用いた芸術的スタイル伝達のための生成AIモデル
- Authors: Jonayet Miah, Duc M Cao, Md Abu Sayed, and Md. Sabbirul Haque
- Abstract要約: 芸術的なスタイルの転送は、ある画像の内容を別の芸術的なスタイルに融合させ、ユニークな視覚的な構成を作り出すことである。
本稿では,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた新しいスタイル伝達手法の概要を概説する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Artistic style transfer, a captivating application of generative artificial
intelligence, involves fusing the content of one image with the artistic style
of another to create unique visual compositions. This paper presents a
comprehensive overview of a novel technique for style transfer using
Convolutional Neural Networks (CNNs). By leveraging deep image representations
learned by CNNs, we demonstrate how to separate and manipulate image content
and style, enabling the synthesis of high-quality images that combine content
and style in a harmonious manner. We describe the methodology, including
content and style representations, loss computation, and optimization, and
showcase experimental results highlighting the effectiveness and versatility of
the approach across different styles and content
- Abstract（参考訳）: 芸術的スタイル転送(artiteal style transfer)とは、生成的人工知能(generative artificial intelligence)のキャプティベーション応用であり、ある画像の内容を他の画像の芸術的スタイルと融合させ、ユニークな視覚的な構成を作り出すことを含む。
本稿では,畳み込みニューラルネットワーク(cnns)を用いた新しいスタイル転送手法の包括的概要について述べる。
cnnが学習した深層画像表現を活用し,画像コンテンツとスタイルを分離・操作する方法を実証し,コンテンツとスタイルを調和させた高品質画像の合成を可能にした。
コンテンツとスタイルの表現、損失計算、最適化を含む方法論を解説し、異なるスタイルとコンテンツにまたがるアプローチの有効性と汎用性を明らかにする実験結果を示す。
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