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學(xué)習(xí)筆記：探索深度學(xué)習(xí)中的圖片風(fēng)格轉(zhuǎn)換技術(shù)

發(fā)布時間：2024-09-03 20:31:26 瀏覽量：282次

在圖像處理領(lǐng)域中，圖片風(fēng)格遷移是一種將一個圖像的風(fēng)格應(yīng)用到另一個圖像上的技術(shù)，同時保持目標(biāo)圖像的內(nèi)容不變。以一幅城市夜景圖像為例，通過風(fēng)格遷移技術(shù)，我們可以讓另一幅圖片在視覺效果上呈現(xiàn)出相同的夜景氛圍。

Adobe研究團隊提出了深度圖像風(fēng)格遷移（DPST），是該領(lǐng)域具有突破性的研究之一。

如何實現(xiàn)照片風(fēng)格遷移

為了確保圖像風(fēng)格的準(zhǔn)確遷移，Adobe團隊設(shè)計了DPST的目標(biāo)：“在保持結(jié)果盡可能真實的同時，將我們想要引用的樣式轉(zhuǎn)移到輸入圖像上?！?/p>

關(guān)鍵在于保持輸出圖像的真實感。不希望內(nèi)容圖像中的建筑物發(fā)生變化，只是希望圖像看起來像是在夜晚拍攝的。

與之前的樣式遷移算法相比，DPST技術(shù)避免了許多扭曲原始圖像內(nèi)容的問題，確保輸出圖像保持逼真度。

失真的樣式遷移圖像示例

在DPST中，作者引入了正則化項和內(nèi)容圖像的語義分割作為指導(dǎo)，以保持超現(xiàn)實主義。正則化項確保像素在顏色空間中進行局部仿射變換，避免奇怪的形狀變化。

分類指導(dǎo)

除了保持形狀，作者還致力于確保樣式圖像中不同物體的風(fēng)格得到準(zhǔn)確傳遞。算法利用內(nèi)容圖像的語義分割結(jié)果來指導(dǎo)樣式遷移，實現(xiàn)更真實的效果。

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總的來說，深度學(xué)習(xí)中的圖片風(fēng)格遷移技術(shù)為圖像處理領(lǐng)域帶來了新的可能性，結(jié)合正則化和語義分割的方法，可以讓風(fēng)格遷移更加真實，效果更加精細(xì)。

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