論文の概要: Multiscale style transfer based on a Laplacian pyramid for traditional Chinese painting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.04597v1
• Date: Fri, 07 Feb 2025 01:04:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-10 14:56:37.210021
• Title: Multiscale style transfer based on a Laplacian pyramid for traditional Chinese painting
• Title（参考訳）: 伝統的な中国絵画のためのラプラシアンピラミッドに基づくマルチスケール・スタイル・トランスファー
• Authors: Kunxiao Liu, Guowu Yuan, Hongyu Liu, Hao Wu,
• Abstract要約: そこで本研究では,ラプラシアンピラミッドの分解と再構築に基づく,新しいマルチスケール・トランスファー手法を提案する。 第1段階では、スタイル転送ベースネットワークを採用することにより、全体的なパターンを低解像度で転送する。 内容とスタイルの詳細は、ディテールエンハンスメントネットワークにより、より高解像度で徐々に強化される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.248530911794617
• License:
• Abstract: Style transfer is adopted to synthesize appealing stylized images that preserve the structure of a content image but carry the pattern of a style image. Many recently proposed style transfer methods use only western oil paintings as style images to achieve image stylization. As a result, unnatural messy artistic effects are produced in stylized images when using these methods to directly transfer the patterns of traditional Chinese paintings, which are composed of plain colors and abstract objects. Moreover, most of them work only at the original image scale and thus ignore multiscale image information during training. In this paper, we present a novel effective multiscale style transfer method based on Laplacian pyramid decomposition and reconstruction, which can transfer unique patterns of Chinese paintings by learning different image features at different scales. In the first stage, the holistic patterns are transferred at low resolution by adopting a Style Transfer Base Network. Then, the details of the content and style are gradually enhanced at higher resolutions by a Detail Enhancement Network with an edge information selection (EIS) module in the second stage. The effectiveness of our method is demonstrated through the generation of appealing high-quality stylization results and a comparison with some state-of-the-art style transfer methods. Datasets and codes are available at https://github.com/toby-katakuri/LP_StyleTransferNet.
• Abstract（参考訳）: スタイル転送は、コンテンツ画像の構造を保ちながらスタイル画像のパターンを運ぶ、魅力的なスタイル化された画像を合成するために採用される。 最近提案された多くのスタイル転送手法は、西部の油絵のみをスタイル画像として用いて、画像のスタイリゼーションを実現している。 その結果、これらの手法を用いて、平易な色と抽象的な物体からなる伝統的な中国絵画のパターンを直接伝達する際に、非自然的な乱雑な芸術効果が、様式化された画像で生み出される。 さらに、これらの多くはオリジナルの画像スケールでのみ動作するため、トレーニング中のマルチスケール画像情報は無視される。 本稿では,ラプラシアのピラミッドの分解と復元を基礎として,異なる画像特徴を異なるスケールで学習することで,中国絵画のユニークなパターンを伝達できる,新しいマルチスケールトランスファー手法を提案する。 第1段階では、スタイル転送ベースネットワークを採用することにより、全体的なパターンを低解像度で転送する。 そして、2段目のエッジ情報選択(EIS)モジュールを備えたディーテール拡張ネットワークにより、より高解像度でコンテンツとスタイルの詳細を徐々に改善する。 提案手法の有効性は, 高品質なスタイル化結果の生成と, 最先端のスタイル変換手法との比較によって実証される。 データセットとコードはhttps://github.com/toby-katakuri/LP_StyleTransferNetで公開されている。

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