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J-GLOBAL ID：202202240278127849   整理番号：22A1101359

芸術画像とビデオのための構造誘導任意スタイル転送【JST・京大機械翻訳】

Structure-Guided Arbitrary Style Transfer for Artistic Image and Video

著者 (2件)： Liu Shiguang (College of Intelligence and Computing, Tianjin University, Tianjin, P.R. China) ,  Zhu Ting (College of Intelligence and Computing, Tianjin University, Tianjin, P.R. China)
資料名： IEEE Transactions on Multimedia  (IEEE Transactions on Multimedia)
巻： 24  ページ： 1299-1312  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1116A  ISSN： 1520-9210  CODEN： ITMUF8  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 最近,神経スタイル移動は,学術研究および産業応用の両方で一般的な課題となっている。既存の方法は,品質と効率に関して大きな進歩を遂げたが,それらの大部分は,主に高レベル特徴を抽出することに焦点を合わせる。したがって,テクスチャ情報の欠如によるコンテンツ画像の階層構造を示すのは,まだ困難であり,それは,不鮮明な境界とスタイロ化画像の歪みを引き起こす。本論文では,新しいニューラル画像およびビデオスタイル転送方式を提案し,歪みを抑制し,コンテンツ画像の意味内容を保存し,それは,多様なシナリオの満足なスタイル化画像およびビデオを生成することができた。著者らは最初に,スタイル転送を誘導するために自動エンコーダフレームワークに精密化ネットワークを組み立てることを提案し,それは,スタイル化された画像が多様なレベルの詳細を有することを確実にすることができる。次に,大域的コンテンツ損失と局所領域構造損失を導入し,このモデルを訓練し,モデルのロバスト性を強化した。さらに,高品質なスタイル化ビデオを生成するために,提案手法は画像構造を保存するだけでなく,時間一貫性損失とサイクル時間損失も導入し,可能な限り,時間的コヒーレンスと動きぼけを回避できる。本アプローチは写真と露光画像とビデオスタイル移動にも優しい。定量的および定性的評価は,著者らの方法の有効性を実証した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 効率 ,  ネットワーク ,  提案 ,  露光 ,  *画像 ,  *録画装置 ,  モデル ,  精密化 ,  有効性 ,  ロバスト性 ,  コンテンツ
準シソーラス用語： サイクルタイム ,  高品質 ,  定性的評価 ,  画像構造 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 芸術 ,  ビデオ ,  誘導 ,  スタイル ,  転送