圖像風格化演算法綜述三部曲之 (三) (Neural Style Transfer: A Review)

圖像風格化演算法綜述三部曲之 (三) (Neural Style Transfer: A Review)

來自專欄圖像風格化演算法綜述三部曲

更新:2018年5月17日在arXiv上更新了一個版本(v5),增加了包括 @Naiyan Wang 老師的 Revisiting Batch Normalization For Practical Domain Adaptation 以及 @Xun Huang 哥的 Multimodal Unsupervised Image-to-Image Translation 等文章。下面博文中的文章引用序號因為要隨著更新的太多了,我這裡就不更新啦~ 下面的序號是和arXiv上v4版本([1705.04058v4] Neural Style Transfer: A Review是對應的,大家找文章時候可以去下載一下v4,謝謝~

如果對大家的科研有幫助的話,還麻煩大家在發paper的時候順便引用下這篇Neural Style Transfer: A Review文章,在此先謝過了 (`?ω?′)ゞ

前言

前面的兩篇博文都相對深入地介紹了圖像風格化演算法的細節,這篇博文里我打算向大家介紹一些由圖像風格化遷移這一領域延伸出來的一些有趣的擴展應用,不打算介紹太多演算法細節啦~ 主要以上圖展示為主。對演算法細節感興趣的同學歡迎去看arXiv上的完整版文章。


5. 應用

還是主要圍繞這張框架圖~ 下面主要對這裡面的Extensions中的每一個部分上圖展示。

(下面的所有圖Copyright由論文作者所有,相應論文詳見arXiv)

1. 語義風格遷移

"Combining Markov Random Fields and Convolutional Neural Networks for Image Synthesis"

"Semantic Style Transfer and Turning Two-Bit Doodles into Fine Artwork"

"Decoder Network Over Lightweight Reconstructed Feature for Fast Semantic Style Transfer"

2. 塗鴉變油畫

"Semantic Style Transfer and Turning Two-Bit Doodles into Fine Artwork"

3. 肖像風格遷移

"Painting Style Transfer for Head Portraits Using Convolutional Neural Networks"

4. 字元風格遷移

"Awesome Typography: Statistics-based Text Effects Transfer"

"Multi-content GAN for Few-shot Font Style Transfer"

5. 屬性風格遷移

"Visual Attribute Transfer through Deep Image Analogy"

"Fashion Style Generator"術風格化:從圖片到視頻

6. 保留深度信息的圖像風格化遷移

"Depth-Preserving Style Transfer"

7. 圖像顏色風格遷移

"Deep Photo Style Transfer"

"A Closed-form Solution to Photorealistic Image Stylization"

8. 基於圖像風格化的樣稿上色

"Style Transfer for Anime Sketches with Enhanced Residual U-net and Auxiliary Classifier GAN"

9. 立體風格遷移

"Stereoscopic Neural Style Transfer"

10. 基於風格化遷移的面部特徵變換

"Deep Feature Interpolation for Image Content Changes"

11. 藝術品補丁和諧化

"Deep Painterly Harmonization"

12. 服飾風格化遷移

"Fashion Style Generator"


最後,用幾組效果很好的風格化遷移結果圖來為這一系列博文拉下帷幕~ 歡迎對圖像風格化遷移感興趣的同學給我發郵件一起討論,互相學習 : )


如果我在那篇Review中遺漏了你的文章,歡迎給我發郵件(ycjing@zju.edu.cn),我會儘快加到裡面去,謝謝!:)

作者:Yongcheng Jing

Fortunately advised by Prof. Mingli Song and Prof. Yizhou Yu


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