論文の概要: Dynamic Neural Style Transfer for Artistic Image Generation using VGG19

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.09420v1
• Date: Thu, 16 Jan 2025 09:47:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-17 15:11:52.182295
• Title: Dynamic Neural Style Transfer for Artistic Image Generation using VGG19
• Title（参考訳）: VGG19を用いたアーティスト画像生成のための動的ニューラルスタイル転送
• Authors: Kapil Kashyap, Mehak Garg, Sean Fargose, Sindhu Nair,
• Abstract要約: 所望の画像に様々な芸術的スタイルを付加できるニューラルスタイル転送システムを提案する。 このシステムはVGG19モデルを用いて特徴抽出を行い、コンテンツの整合性を損なうことなく高品質で柔軟なスタイリングを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Throughout history, humans have created remarkable works of art, but artificial intelligence has only recently started to make strides in generating visually compelling art. Breakthroughs in the past few years have focused on using convolutional neural networks (CNNs) to separate and manipulate the content and style of images, applying texture synthesis techniques. Nevertheless, a number of current techniques continue to encounter obstacles, including lengthy processing times, restricted choices of style images, and the inability to modify the weight ratio of styles. We proposed a neural style transfer system that can add various artistic styles to a desired image to address these constraints allowing flexible adjustments to style weight ratios and reducing processing time. The system uses the VGG19 model for feature extraction, ensuring high-quality, flexible stylization without compromising content integrity.
• Abstract（参考訳）: 人類は歴史を通じて素晴らしい芸術作品を生み出してきましたが、人工知能が視覚的に魅力的な芸術を創りだそうとしているのはつい最近です。 過去数年間のブレイクスルーは、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を使用して、画像の内容とスタイルを分離し、操作し、テクスチャ合成技術を適用してきた。 それでも、長い処理時間、スタイルイメージの選択が制限されたこと、スタイルの重量比を変更できないことなど、現在の多くの技術が障害に直面し続けている。 そこで我々は,これらの制約に対処するために,所望の画像に様々な芸術的スタイルを付加するニューラルスタイル転送システムを提案する。 このシステムはVGG19モデルを用いて特徴抽出を行い、コンテンツの整合性を損なうことなく高品質で柔軟なスタイリングを実現する。

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