風格遷移學習筆記(2):Universal Style Transfer via Feature Transforms
以下將分爲3個部分介紹: 1.提出的background和sense 2.proposal network pipeline 3.results Background 先來review一下過去的架構. 1.傳統的neural style存在兩個巨大的弊端: 調參/耗時。即不僅需要我們對neural style的層級進行大量調參，而且整個迭代過程是對於z噪聲進行迭代,非常耗時。 2.即使Textur
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