基於《Arbitrary Style Transfer with Style-Attentional Networks》的視頻風格遷移
一、方法介紹 本文是參照Arbitrary Style Transfer With Style-Attentional Networks[1]中圖像風格遷移的方法去實現視頻風格遷移。其工作的主要貢獻爲： 1）提出了SANet去靈活匹配風格特徵和內容特徵在語義上相近的部分； 2）針對SANet和decoder組成的網絡提出了新的損失函數； 3）風格化圖像的效率以及質量都很高。 源碼：https://
相關文章
- 1. Arbitrary Style Transfer in Real-time with Adaptive Instance Normalization
- 2. Arbitrary Style Transfer with Deep Feature Reshuffle
- 3. 【風格遷移系列二】Fast Patch-based Style Transfer of Arbitrary Style 論文解讀
- 4. 圖像風格遷移-Image Style Transfer Using Convolutional Neural Networks
- 5. 風格遷移系列-Image Style Transfer Using Convolutional Neural Networks
- 6. CNN實現圖像風格遷移 ---Image Style Transfer Using Convolutional Neural Networks
- 7. 經典論文重讀---風格遷移篇(一)：Image Style Transfer Using Convolutional Neural Networks
- 8. DeepLearning-風格遷移（Neural-Style）
- 9. 圖像風格遷移 (Neural Style) 簡史
- 10. 【風格遷移系列三】（Adain）Arbitrary Style Transfer in Real-time with Adaptive Instance Normalization 論文解讀
- 更多相關文章...
- • Spring基於Annotation裝配Bean - Spring教程
- • Spring基於XML裝配Bean - Spring教程
- • ☆基於Java Instrument的Agent實現
- • 適用於PHP初學者的學習線路和建議
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. Arbitrary Style Transfer in Real-time with Adaptive Instance Normalization
- 2. Arbitrary Style Transfer with Deep Feature Reshuffle
- 3. 【風格遷移系列二】Fast Patch-based Style Transfer of Arbitrary Style 論文解讀
- 4. 圖像風格遷移-Image Style Transfer Using Convolutional Neural Networks
- 5. 風格遷移系列-Image Style Transfer Using Convolutional Neural Networks
- 6. CNN實現圖像風格遷移 ---Image Style Transfer Using Convolutional Neural Networks
- 7. 經典論文重讀---風格遷移篇(一)：Image Style Transfer Using Convolutional Neural Networks
- 8. DeepLearning-風格遷移（Neural-Style）
- 9. 圖像風格遷移 (Neural Style) 簡史
- 10. 【風格遷移系列三】（Adain）Arbitrary Style Transfer in Real-time with Adaptive Instance Normalization 論文解讀