【摘 要】
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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的问题。以往对于风格迁移的探索大多为对卷
【机 构】
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电子科技大学信息与通信工程学院,电子科技大学数学科学学院
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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的问题。以往对于风格迁移的探索大多为对卷积神经网络中风格与内容信息的分离重组,而我们的工作则直接用生成对抗网络进行迁移。相较于传统方法使用成对的样本进行训练,我们的方法训练起来更加容易。本文的贡献点如下:(1)在GAN的框架下,统一了内容与风格的对抗损失函数。(2)针对特定的绘画风格,进行了不同损失函数的微调,以生成更加符合迁移风格的图像。
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