图像风格迁移相关论文
图像生成是计算机视觉、计算机图形学领域的重要研究方向。该方向已有70余年的研究历史,早期的生成模型只能生成简单、低质量的图......
图像之间不同风格的转换是图像处理领域的一个热点问题。所谓的图像风格化就是通过将艺术类图片的风格属性加入到普通图像的属性中......
随着计算机视觉领域的发展，图像风格迁移已经成为一个具有挑战性和研究价值的重要课题。针对现有方法无法有效保留内容图像物体轮廓......
早期的图像风格迁移算法大都采用非参数化的方法来实现风格迁移，存在明显的局限性。随着卷积神经网络的迅速崛起，Gatys等人提出了基......
本文从水墨动画艺术的实践角度出发，旨在研究人工智能技术介入水墨动画创作领域的具体途径。论文首先简要梳理了水墨动画创作的工艺......
随着人工智能的飞速发展，它正慢慢地改变着我们的日常生活，而计算机视觉中的图像风格迁移是目前人工智能领域的一个研究热点，即将一幅......
针对使用传统非参数手工演算方法实现图像风格迁移过程较为复杂、时间漫长且迁移效果不理想等不足，提出了一种利用CNN原理并在AlexN......
随着生成对抗思想和迁移学习在计算机视觉领域的广泛应用,数据生成方向上取得了长足进展,例如:图像生成、图像修复、超分辨率和图......
图像的风格迁移是一种重要的图像处理技术。风格迁移技术旨在通过一定的算法,将一张图片的内容信息与另一幅图片的纹理、色调、轮......
大面积农田具有交通不便、幅员广阔等监测难点,为农田建立时空模型能帮助管理者加强信息化、智能化生产管理。现有的时空建模方法......
图像的非真实感渲染是计算机图形学领域的一个重要研究方向,其具体的含义是指利用计算机来模拟各种视觉艺术的风格,从而绘制出带有......
图像风格迁移是将一张图像的风格变换到一张自然图像上,使自然图像在保留原始内容的同时又具有独特的风格。传统的风格迁移算法通......
传统的博物馆存在展示内容不充分、教育活动受时间和空间限制等问题,数字化时代下,新媒体技术和人工智能技术对教育活动产生了极大......
绘画是艺术创作的重要视觉表现形式之一,绘画作品的艺术风格包括颜色、纹理、构图等一系列图像信息,能够体现艺术家的创作背景和创......
随着深度学习研究日渐深入,基于生成对抗网络的图像风格迁移算法也得以快速发展,并在各个领域中都具有较为广泛的应用。尤其是在以......
通过风格迁移将卡通化的艺术表现形式施加到人脸图像上,能够获得个性化的卡通风格头像,现已成为计算机视觉的一个新研究方向。当前......
针对复杂背景下服装图像局部区域风格迁移难以控制及迁移后容易产生边界伪影的问题,提出一种基于注意力机制的CycleGAN服装局部风......
把人像或景物等真实世界中的图片直接变换为动漫或插画风格图像是一件非常有趣且具有实际应用需求的任务,自该概念提出后就在计算......
随着现代社会的发展,人们对服装的个性化需求越来越多样化,传统的服装图像设计已经越来越满足不了人们的需求。本文采用 VGG-19 深......
近年来，人工智能(Artificial Intelligence)是各个领域都在提及的热门话题。关于人工智能的应用已有了各项科研计划和产业布局，......
针对山水画的特点和风格,在循环一致性生成式对抗网络(Cycle Generative Adversarial Networks,CycleGAN)的基础上,在网络中引入注......
图像风格迁移技术是计算机视觉中的重点技术,传统的图像风格迁移技术采用手工演算的方式,计算过程复杂,计算时间漫长,图像风格迁移......
随着深度学习的日益兴起和人们对艺术追求的日益高涨,图形图像技术和艺术领域碰撞出图像风格迁移的火花。图像风格迁移属于计算美......
国家发布了以智能制造为主攻方向的《中国制造2025》战略文件,提出着力发展智能装备和智能产品,推动生产过程智能化的理念。越来越......
车道线保持是自动驾驶系统中的重要组成模块,本文基于深度学习方法直接应用低成本的单目视觉传感器来实现智能车的转向控制,进而实......
随着图形处理器(Graphics Processing Unit,GPU)的飞跃式发展,深度学习及应用成为信息技术各领域的热点研究。依赖深度学习进行海......
图像风格迁移是指学习一幅画作的艺术风格,然后再把这种风格应用到另外一张图片上。风格迁移通过提取出画作中的风格语义,并以数据......
快速响应码(Quick Response Code,QR Code)是一种二维码,可通过便携式移动设备快速识别。它在电子商务、制造业、市场营销和日常生......
图像的风格化是一个非常具有挑战的问题,特别对于监督方法尤为如此。因为一张具有特定风格的图像往往是没有对应的源图像(例如一幅......
人工智能(Artificial Iintelligence)简称AI,它的发展不仅改变了人们的日常生活,同时也改造着生产和管理模式,它已渗入到现代社会......
图像风格迁移是将输入图像从一个区域的风格转换为另一个区域风格的任务,该任务对当前的深度学习网络结构和算法都提出了巨大的挑......
随着深度学习在人工智能领域技术的不断发展,卷积神经网络在很多领域取得巨大成功。卷积神经网络不仅在语音识别、图像识别、图像......
图像风格变换在人们的生活工作存在广泛的使用,单一的滤镜模板已经不能满足大多数人的需求.虽然卷积神经网络在图像处理方面已经得......
多数图像风格迁移任务都是一个模型只能对应一种风格,这在实际应用场景中效率低下,提出一种单模型多风格的快速风格迁移方法,只使......
图像风格迁移是计算机视觉领域的一个热点研究方向。随着深度学习的兴起,图像风格迁移领域得到了突破性的发展。为了推进图像风格......
针对图像风格迁移(Style Transfer)任务中的空间非对齐图像数据处理效果不理想的问题,提出一种基于语义学的最强引力方法.该方法是......
针对高动态范围(high dynamic range,HDR)图像较为复杂耗时的合成流程,提出一种基于生成对抗网络的HDR图像风格迁移技术.首先,构建......
人脸妆容迁移是指将参考妆容迁移到素颜人脸上,在保持面部特征不变的同时尽可能展现参考妆容的风格的一种任务。为了进一步实现人......
针对Gatys的图像风格迁移算法做了两个方面的改进,首先提出了一种更加适用于风格迁移的卷积网络结构,相较于其他的预训练卷积神经......
传统的ImageQuilting算法在进行块拼接时没有考虑到目标图像的方向场特征的变化,所以传输的纹理不具备方向性特征。针对传统算法的......
本文提出了一种新颖的图像艺术风格化算法,利用引入指数线性单元ELU(exponential linearunit ELU)的残差网络ResNet(Residual net ......
画作图像合成旨在将两个不同来源的图像分别作为前景和背景融合在一起,这通常需要局部风格迁移。现有算法过程繁琐且耗时,不能做到......
早期的图像风格迁移技术算法适用风格范围窄,一个算法往往只能针对于一种图像纹理类型,而且迁移转换结果不理想,但随着近些年人工......
随着深度学习的不断发展与应用,图像到图像的风格迁移成了计算机视觉领域的研究热点之一。该文运用Cycle-GAN网络对图像进行风格迁......
在这篇文章当中,我们创新性的提出了一种对抗生成架构,可以将真实世界的图片进行图像风格的迁移,这是计算机视觉领域非常激动人心......
