最完整ECCV 2018论文引用指南：FastPhotoStyle正确引用格式与场景应用
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/FastPhotoStyle 你是否在撰写风格迁移相关论文时，因引用格式不规范被审稿人质疑？是否在使用FastPhotoStyle进行研究时，不确定如何正确标注这项ECCV 2018的重要成果？本文将提供学术引用全方案，包含标准引用格式、多场景变体及常见错误解析，确保研究成果的学术严谨性。读完本文你将获得：3种标准引用格式模板、2个实战应用场景示例、1套引用检查清单。
FastPhotoStyle核心成果概述
FastPhotoStyle是由NVIDIA与加州大学默塞德分校联合开发的 photorealistic style transfer（照片级真实感风格迁移）算法，核心创新在于提出闭合形式解（Closed-form Solution）实现高效风格迁移。该算法通过两阶段处理生成逼真结果：首先使用PhotoWCT（Photo Whitening and Coloring Transform，照片白化着色变换）对深度特征进行转换，然后通过Photorealistic Smoothing（照片真实感平滑）抑制失真。
算法核心代码实现位于photo_wct.py和photo_smooth.py，预训练模型存储在PhotoWCTModels/photo_wct.pth。项目提供三种典型应用场景的演示脚本：基础风格迁移(demo_example1.sh)、快速模式(demo_example1_fast.sh)和语义分割辅助迁移(demo_example3.sh)。
标准引用格式（ECCV 2018）
1. BibTeX格式（推荐）
@inproceedings{li2018closed,
title={A Closed-form Solution to Photorealistic Image Stylization},
author={Li, Yijun and Liu, Ming-Yu and Li, Xueting and Yang, Ming-Hsuan and Kautz, Jan},
booktitle={European Conference on Computer Vision (ECCV)},
year={2018}
}
2. APA格式
Li, Y., Liu, M.-Y., Li, X., Yang, M.-H., & Kautz, J. (2018). A closed-form solution to photorealistic image stylization. In Proceedings of the European Conference on Computer Vision (ECCV).
3. GB/T 7714-2015格式
LI Y J, LIU M Y, LI X T, 等. A closed-form solution to photorealistic image stylization[C]//European Conference on Computer Vision. 2018.
不同场景的引用变体
1. 算法实现引用
当重点讨论FastPhotoStyle的工程实现时，需同时引用论文与代码仓库：
Li et al. (2018)提出的闭合形式解法通过两阶段处理实现照片级风格迁移[1]。本研究采用其开源实现（https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/FastPhotoStyle），使用默认参数配置，通过process_stylization.py脚本完成批量风格迁移。
2. 对比实验引用
在对比实验中引用时需明确说明使用的配置：
实验使用FastPhotoStyle的快速模式（--fast参数）进行风格迁移，该模式采用引导滤波近似实现平滑步骤，将处理时间从13.4秒缩短至0.04秒[1, demo_example1_fast.sh]。对比结果如表1所示，本文方法在保持 photorealism（照片真实感）的同时，PSNR指标提升2.3dB。
图1: FastPhotoStyle风格迁移效果示例（左：内容图，中：风格图，右：迁移结果）
常见引用错误及修正
| 错误类型 | 错误示例 | 修正后 |
|---|---|---|
| 会议名称错误 | In IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) | In European Conference on Computer Vision (ECCV) |
| 作者姓名错误 | Li, Y., Liu, M., Li, X., ... | Li, Y., Liu, M.-Y., Li, X., ... (保留连字符) |
| 标题不完整 | "Photorealistic Image Stylization" | "A Closed-form Solution to Photorealistic Image Stylization" |
引用检查清单
- 完整性检查：确认包含全部5位作者（Yijun Li, Ming-Yu Liu, Xueting Li, Ming-Hsuan Yang, Jan Kautz）
- 会议信息：验证会议名称为"European Conference on Computer Vision (ECCV)"
- 年份正确：确保标注2018年（论文发表年份）
- 代码引用：若使用修改版代码，需说明修改内容及原因
- 结果可复现：引用时应注明使用的演示脚本（如demo_example1.sh）或参数配置
正确引用学术成果是科研诚信的基本要求。FastPhotoStyle作为ECCV 2018的重要成果，其闭合形式解法为照片级风格迁移领域提供了高效解决方案。通过本文提供的引用格式和场景示例，可确保在学术写作中准确标注该算法的贡献。项目完整文档参见TUTORIAL.md，更多应用案例可参考demo_result_example2.png和demo_result_example3.png的语义分割辅助迁移效果。
[1] Li, Y., Liu, M.-Y., Li, X., Yang, M.-H., & Kautz, J. (2018). A closed-form solution to photorealistic image stylization. In Proceedings of the European Conference on Computer Vision (ECCV).
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
