神經風格簡史

參考：

Deep Dream項目：生成魔幻圖片：https://zhuanlan.zhihu.com/p/91941897

圖像風格遷移(Neural Style)簡史：https://zhuanlan.zhihu.com/p/26746283

實景照片變新海誠風格漫畫：清華大學提出CartoonGAN：https://zhuanlan.zhihu.com/p/38167998

使用Tensorflow實現快速風格遷移：https://zhuanlan.zhihu.com/p/24383274

谷歌大腦團隊任意圖像風格化遷移論文：https://aijishu.com/a/1060000000117955

任意風格圖像風格化：https://demo.aizoo.com/style-transfer.html

• deep dream ：Google2015年公布的一個項目，在訓練好的神經網絡中，只需要修改幾個參數，就可以生成一張奇幻的圖像
• cvpr：計算機識別和模式識別會議，是中國計算機學會推薦的A類會議
• 學習方法
  • 閱讀綜述論文和博客，找到經典論文
  • 閱讀經典論文，以及參考部分的高引文獻
  • 閱讀經典論文的開源代碼

1：風格遷移

1：什么是風格

• 在神經網絡之前，對一種風格建立一個數學和統(tǒng)計模型，讓遷移的圖像能夠復合建立的模型
• 問題：一個程序只能夠適應一個場景或者是一種風格
• 讓程序模仿任意的一張照片是Gatys的論文

2：VGG19

3：Gatys et a

在深度學習引進圖像風格遷移之前，圖像風格化一般稱作圖像紋理合成或者圖像文理遷移

• 從紋理統(tǒng)計到圖片風格
• 只收集內容而不收集風格

4：分類

1：單內容單風格

• 對每一張內容圖片和每一張風格圖片，都需要單獨建模

2：多內容單風格

• 仍然不能實現多內容多風格

3：任意內容多風格模型

• 谷歌大腦團隊提出的——Exploring the structure of a real-time, arbitrary neural artistic stylization network.
• 訓練一個風格預測網絡，讓它來生成每個風格圖像的特征向量，然后輸送給圖像生成模型
• 把一個模型的輸出，作為一個模型的部分BN層中的r 和β參數

總結

以上是生活随笔為你收集整理的神经风格综述的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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