TSSAT: 艺术风格转换的两阶段统计感知变换
原文中文,约200字,阅读约需1分钟。发表于: 。通过模拟人类绘画过程,提出了两阶段统计感知转换(TSSAT)模块来改善艺术风格迁移的效果,并引入了基于注意力的内容损失和基于补丁的风格损失来增强内容和风格的表示。大量的定性和定量实验证实了我们方法的有效性。
本文介绍了一种新的图像编辑方法NeAT,用于前馈风格转移。同时提出了一种新的图像风格分类模型,并使用BBST-4M数据集进行了推广和衡量。NeAT在质量和推广方面处于最新状态,针对高分辨率的快速推断进行了设计和训练。