Этот пост находится в статье Джастина Джонсона и Фей Фейли Потери восприятия при передаче стиля в реальном времени и сверхвысоком разрешении . Это более быстрый метод создания стилизованных изображений по сравнению с статьей Леона А. Гэтиса о переносе стилей. Идея переноса стиля заключается в том, что мы накладываем стиль одного изображения на содержимое другого. Ранее это было сделано Гэтисом и др. путем оптимизации одного изображения содержимого. Это работало: мы берем..

Adain - это модель машинного обучения, которая меняет стиль изображения. Передача произвольного стиля в реальном времени с адаптивной нормализацией экземпляра Gatys et al. недавно представил нейронный алгоритм, который отображает изображение содержимого в стиле другого изображения… arxiv.org Обычный перенос стиля требует изучения каждого нового стиля, но Adain может выполнить преобразование стиля для любого изображения без..

Эта статья резюмирует статью https://arxiv.org/pdf/1508.06576.pdf , которая имела большой успех. Многие популярные приложения, такие как Prisma, построены на основе этой концепции. До недавнего времени нейронные сети были известны своей способностью выполнять такие задачи, как классификация, регрессия, и считались логическими объектами. Творческие работы считаются областью знаний человека, но с последними разработками нейронные сети также оказывают влияние на это пространство. В этой..

В этом посте более доступным образом объясняется наша статья о переносе стилей «Преобразование метода удаления, извлечения и генерации контролируемого переноса стилей текста» (представленная на EMNLP 2019). Статью можно найти здесь . Наше репо на Github содержит код и инструкции по воспроизводимости. Что В нашей статье предлагается метод выполнения переноса стиля текста. «Стиль» текста - это термин, который сообщество по обработке естественного языка (NLP) заимствовало из..

Одним из интересных докладов на NIPS 2017 был такой: Универсальный перенос стиля через преобразование функций [0]. Существует множество методов передачи стилей на основе нейронных сетей, особенно после Нейронного алгоритма художественного стиля [1]. Все существующие методы имели одну из следующих основных проблем: Неэффективно во время вывода: Примером этого является [1], упомянутый выше. Сети со специфическим стилем. Примером этого является статья Потери восприятия при..