マルチモーダル画像スタイル転送のための深層特徴回転【JST・京大機械翻訳】

Nguyen Son Truong; Tuyen Nguyen Quang; Phuc Nguyen Hong

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202206358735330 整理番号：22P0287038

マルチモーダル画像スタイル転送のための深層特徴回転【JST・京大機械翻訳】

Deep Feature Rotation for Multimodal Image Style Transfer

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発行年： 2022年02月09日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年02月09日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

最近,スタイル転送は,コンテンツターゲットに画像のスタイルを転送する多くの注目を引きつける研究領域である。スタイル移動に関する大規模な研究は,処理をスピードアップするか,高品質なスタイロ化画像を生成することを狙った。ほとんどの手法は,コンテンツとスタイルの画像対から出力を生成するだけであり,一方,少数の他は複雑なアーキテクチャを使用し,ある数の出力しか生産できない。本論文では,深層特徴回転(DFR)と呼ばれる多くの方法でスタイル特徴を表現するための簡単な方法を提案し,一方,多様な出力を生成するだけでなく,より複雑な方法と比較して,まだ効果的なスタイル化を達成した。提案アプローチは,あまり多くの計算費用を消費せずに,中間特徴埋込みのための多くの方法の代表である。また,異なる回転重みにおける出力を可視化することにより,この方法を解析した。このコードはhttps://github.com/sonnguyen129/deep feature rotationで利用可能である。【JST・京大機械翻訳】

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図形・画像処理一般 , パターン認識

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