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Adobe 写实深度摄影风格迁移,局部仿射解决画面扭曲

【新智元导读】康奈尔大学和 Adobe 团队的这项图像风格迁移研究,解决了神经网络风格迁移中由于参考图像风格夸张而产生的的输出图像“扭曲”的问题,在各种场景下得到了非常逼真而且忠实的摄影风格迁移结果。...或许我们可以期待用 Photoshop 实现风格迁移? ? 摘要 本论文介绍了一种利用深度学习实现摄影风格迁移的方法,能够处理各种类型的图像,同时忠实地迁移参考风格。...我们的贡献是将输入到输出的转换约束在色彩空间的局部仿射,并将这种约束表示为可以反向传播的自定义 CNN 层。...term),从而将重建的图像显示约束在输入的局部仿射颜色变换,以防止扭曲。...我们在自动以卷积网络层中使用 Matting Laplacian 来约束从输入到输出的转换,使其在色彩空间中局部仿射。

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    图像风格迁移_图像风格迁移算法

    纹理建模方法的相关研究解决了图像风格化迁移的第一个大问题:如何对风格图中的风格特征进行建模和提取。然而,如何将风格和内容混合然后还原成一个相应的风格化结果呢?...根据一个训练好的前向网络能够学习到多少个风格作为分类依据,这里可以将这一类算法再细分为单模型单风格(PSPM)、单模型多风格(MSPM)和单模型任意风格(ASPM)的快速风格化迁移算法。...他们发现在训练好的一个风格化网络基础上,只通过在 Instance Norlization 层上做一个仿射变换(他们起了个名字叫 Conditional Instance Normalization,简称...可以看做是前一篇的一个 follow-up 的工作,既然通过改变 CIN 层中仿射变换的参数,就可以得到不同的 style,换言之,只要任意给一个风格,我们只需要知道他的 CIN 层中的仿射变换的参数就可以了...沿着这个思路,Google Brain 的研究者设计和训练了一个 style prediction network 去专门预测每个 style 的仿射变换的参数,style prediction network

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