基于GAN的字体风格迁移 | CVPR 2018论文解读

最新推荐文章于 2024-03-06 20:57:16 发布
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本文聚焦CVPR 2018上关于基于GAN的字体风格迁移研究，探讨如何利用生成对抗网络进行字体转换，带你快速理解论文核心与挑战。

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深入探讨StyleGAN论文：高分辨率图像生成的艺术
专栏
07-02 25
摘要 NVIDIA的StyleGAN通过创新的基于风格的生成器架构，解决了传统GAN在高分辨率图像生成中的特征纠缠和可控性不足问题。其核心包括： 映射网络：将潜在空间Z解耦为中间空间W，提升特征独立性； AdaIN层：将风格向量注入生成器各层级，实现多尺度精细控制（高层语义如姿态，低层细节如纹理）； 噪声注入：增强局部细节真实性。 StyleGAN支持直观的属性编辑（如年龄、表情），生成了前所未有的逼真图像，为后续StyleGAN2/3奠定基础。
汉字风格迁移----FtransGAN
m0_61985580的博客
12-15 2000
1、引入了两个新颖的模块，==上下文感知注意力网络和层注意力网络，以同时捕获局部和全局风格特征。== 2、==该模型的架构允许任意数量的输入样式图像，因此它可以在任何语言之间传输样式，而不受字符数量的限制。== 3、我们构建了一个新的多语言字形图像数据集，该数据集由847个字体组成，每个字体包含52个英文字母和1000多个中文字符。
基于CycleGAN的艺术风格迁移
04-22
我们使用了循环一致性生成对抗网络（ CycleConsistent Generative Adversarial Networks, CycleGAN）实现了将绘画中的艺术风格迁移到摄影照片中的效果。这种方法从图像数据集中学习整体风格，进行风格转换时只要将目标图片输入网络一次，不需要迭代的过程，因此速度较快。我们使用了一些自己制作的数据集训练了 CycleGAN 风格迁移模型，并分析了这种方法的优点和局限性。为了使风格转换后的图片保留原来的色彩分布，我们实现并分析对比了多种颜色匹配的方法。我们还利用了 Mask R-CNN 模型生成的掩膜图像来做图像运算而实现了局部风格转换和混合风格转换等效果。
超分辨率(1)--基于GAN实现图像超分辨率重建
最新发布
GodFishhh的博客
03-06 7941
基于GAN网络实现图像超分辨率重建流程详解
AugGAN：基于GAN的图像数据增强
热门推荐
木盏
11-01 2万+
数据增强方法无疑是需要重点研究的基本任务之一，因为我们的主流深度学习算法还是一个有监督过程。台湾国立清华大学在ECCV2018发表了一篇AugGAN开始把GAN用在数据增强方面了，当然，这并不是这个领域的第一篇。不过很具有参考意义，也很能解决实际问题。所以特地写一个blog研究一番。 读本文需要懂GAN和Auto-Encoder的基本算法流程，没有GAN和AE基础的可以看我关于GAN和AE写的详...
生成对抗网络GAN（四）基于GAN的行人重识别
zhaoguanghe的博客
08-03 4511
一、基于GAN的ReID方法 行人重识别（Person re-identification,ReID）也称行人再识别，是利用计算机视觉技术判断图像或者视频序列中是否存在特定行人的技术。ReID一个问题就是数据匮乏，CVPR18之前最大的ReID数据集也就小几千个ID，几万张图片（序列假定只算一张）。因此在ICCV17 GAN造图做ReID挖了第一个坑之后，就有大量GAN的工作涌现，以下介绍几篇较好的paper。 论文[1]是第一篇用GAN做ReID的文章，发表在ICCV17会议。如下图，这篇论文生成的图
用于部分迁移学习的加权对抗网络 | CVPR 2018论文解读
Paper weekly
04-18 2762
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脑洞大开的机器视觉多领域学习模型结构 | CVPR 2018论文解读
Paper weekly
04-09 1624
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新型RNN：将层内神经元相互独立以提高长程记忆 | CVPR 2018论文解读
Paper weekly
04-05 1703
在碎片化阅读充斥眼球的时代，越来越少的人会去关注每篇论文背后的探索和思考。在这个栏目里，你会快速 get 每篇精选论文的亮点和痛点，时刻紧跟 AI 前沿成果。点击本文底部的「阅读原文」即刻加入社区，查看更多最新论文推荐。这是 PaperDaily 的第 58 篇文章本期推荐的论文笔记来自 PaperWeekly 社区用户 @Zsank。本文使用 Relu 等非饱和激活函数使网络变得更具有鲁棒性，可
文字风格迁移
云淡风轻_的博客
07-30 1325
文章目录文字风格转换cycle GAN做法文字与语音和图像有所不同，不能合并做梯度下降和梯度上升了（不能微分）无法微分问题的解决方法：ScratchGAN：把各式各样用RL训练生成器的tips都试了一遍更多的转换举例：文字的starGAN：style transformer 语音风格转换：男声变女声 文字风格转换cycle GAN做法 通常正负面的句子不成对出现，所以使用无监督学习的方法 要做这个任务：Cycle GAN 训练一个discriminator识别器看很多正面的句子，学到识别正面的句子
pythonturtle艺术字_字体风格迁移，卷积神经网络打败艺术字，生成最美汉字
weixin_31968849的博客
02-20 2848
曾几何时，小学的我们上机课时最喜欢摆弄的就是 word 的艺术字，丑陋的效果并不能阻挡我们在每个角落塞进七彩的字体.......“七彩”的艺术字但是时代不同了，我们现在已经有了各种先进的 PS 软件，我们已经可以做出这样的艺术字：各种PS艺术字我想看到这里，很多人都觉得做一个设计师是多么的不容易，我感觉也是，那么我们能够更进一步，从而解放设计师的双手吗？(我用双手，成就你的梦想。--LOL bli...
（2022，实体迁移）GAN 的通用 one-shot 域自适应
qq_44681809的博客
06-01 1629
作者提出了一个新颖简洁的框架来解决风格和实体迁移的通用 one-shot 域自适应任务。作者通过 SWD 来限制参考和合成的内部分布之间的差距。单个图像的内部 patch 分布包含丰富的意义。作者使用变分拉普拉斯正则化实现跨域对应。
CVPR 2021 | 基于模型的图像风格迁移
阿木寺的博客
05-13 4940
点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达作者：侯云钟|已授权转载（源：知乎）https://zhuanlan.zhihu.com/p/371101640本...
字体风格迁移之Multi-Content GAN
年轻即出发，
10-08 6974
论文：Multi-Content GAN for Few-Shot Font Style Transfer GitHub：https://github.com/azadis/MC-GAN   论文为cvpr2018，伯克利的BAIR实验室和adobe合作的论文。   整体框架： Multi-Content GAN是由两个条件gan堆叠而成。如上图所示，整个Multi-Content...
一文教会你风格迁移CycleGAN从入门到高阶再到最终成功魔改（附成功魔改代码）
记录学习的小白
07-11 2万+
🔥🔥本文的创新点部分，我将把我的整个项目过程所使用到的绝大多数trick以及创新部分进行开源。只有淋过雨的孩子才会懂得给别人打伞，所以我开源的目的很简单，希望可以帮助到有缘相遇的初学者快速了解并掌握该方向内容。有能力的同学可以进行二次改进创新。我的最终模型在定性和定量的评估中效果均有提升。后续代码将更新到GitHub上，如果对大家有帮助，希望可以得到您的免费star✨。本人万分感谢！！！ 本文的结构图均为本人绘制，如有需可以评论区留言❤ 五万字的文章创作不易，如有帮助劳烦免费点赞收藏一波，谢谢！
【字体风格迁移】Multi-Content GAN for Few-Shot Font Style Transfer
PRIS-SCMonkey的博客
09-18 3647
这篇论文发表于2018年的CVPR，是美国伯克利大学BAIR实验室和Adobe研究院一起合作的论文，都是大佬们啊。我们来瞻仰一下这两个实验室和作者大佬们。 UC Berkeley BAIR实验室 美国伯克利大学的BAIR实验室，全称是The Berkeley Artificial Intelligence Research Lab，主要致力于研究计算机视觉、机器学习、自然语言处理、策略和机器...
CVPR2020论文笔记-风格迁移方向（一）
kongshaohao的博客
06-20 3106
CVPR2020论文笔记：Diversified Arbitrary Style Transfer via Deep Feature Perturbation 概述 提出了一种利用正交随机噪声矩阵对WCT的过程进行修改的方法，从而能够让风格迁移更具有多样性 方法 核心思想是在加入正交噪声矩阵丰富多样性的基础上，保证WCT过程中style纹理，也就是Gram矩阵不变。也就是说即使用正交噪声矩阵扰动前后feature map和原先不同了，但是Gram Matrix（style 纹理）不变。 Gram Mat
计算机视觉之风格迁移（一）——CVPR2016论文Image Style Transfer复现
qq_40298054的博客
11-02 6950
一、风格迁移简介 风格迁移可以说是计算机视觉领域一大热点，简单来说就是有两副图片，一张内容图片，一张风格图片，该技术可以实现以风格图片的风格+内容图片的内容重新生成一张目标图片，例如： 原始图片——风格图片——目标图片 说到风格迁移，不得不提到该领域的经典论文： 【CVPR-2016】Image Style Transfer Using Convolutional Neural Networks 有很多小伙伴已经对论文进行过解析，本文就简单介绍一下该论文，主要聚焦在论文的代码复现上。 论..
图像风格迁移cvpr2020_浅谈风格迁移（二）任意风格迁移
weixin_28687685的博客
01-13 3400
-- 本文来自于VIP Lab的黄宇杰同学撰稿(接上篇)AdaIN在17年ICCV中，AdaIN [10]横空出世，完成了任意风格迁移。AdaIN的思路不同于之前的想法，它致力于从一张图片由VGG16输出的特征图中分别提取内容和风格信息，并且将这两个信息分离开来(这个想法和StyleBank [11]有些类似)。作者根据前人的工作和自己的实验研究发现，图片由卷积神经网络提取的特征图的每个通道中数据...
CVPR 2018论文解读：语义细分的前沿技术与方法
资源摘要信息:"Semantic-Segmentation-in-CVPR-2018:CVPR 2018中的语义细分论文列表" 在计算机视觉领域，语义分割是一项基础而关键的任务，它的目的是对图像中的每个像素进行分类，以实现对图像中不同对象的精细化...
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