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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.9
- 수록면
- 1,470 - 1,476 (7page)
- DOI
- 10.7840/kics.2021.46.9.1470
이용수
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스타일 변환(style transfer)은 컨텐츠 이미지(content image)의 공간 정보를 유지하면서도 컨텐츠 이미지의 스타일을 스타일 이미지(style image)의 스타일로 바꾸는 과정이다. 기존 연구로는 스타일 분포(style distribution)의 second-order statistics가 같아지도록 그람 행렬(Gram matrix)을 이용하는 방법과 instance normalization을 이용하는 방법 등이 있다. 본 논문은 이 방법들을 일반화시킨 최적 전송(optimal transport)을 웨이블릿(Wavelet) 변환에 적용해서 사진과 비슷한 이미지를 생성하는 실사적 스타일 변환(photorealistic style transfer)에서 스타일 변환 성능을 개선하는 방법을 제안한다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 스타일 변환
Ⅲ. Optimal Transport를 이용한 스타일 변환
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론
References
참고문헌 (15)
참고문헌 신청
L. A. Gatys, A. S. Ecker, and M. Bethge, “Image style transfer using convolutional neural networks,” in Proc. CVPR, pp. 2414-2423, 2016.
Y. Li, N. Wang, J. Liu, and X. Hou, “Demystifying neural style transfer,” in Proc. IJCAI, pp. 2230-2236, 2017.
X. Huang and S. Belongie, “Arbitrary style transfer in real-time with adaptive instance normalization,” in Proc. ICCV, pp. 1501-1510, 2017.
Y. Li, C. Fang, J. Yang, Z. Wang, X. Lu, and M. -H. Yang, “Universal style transfer via feature transforms,” in Proc. NIPS, pp. 386-396, 2017.
F. Luan, S. Paris, E. Shechtman, and K. Bala, “Deep photo style transfer,” in Proc. CVPR, pp. 4990-4998, 2017.
Y. Li, N. Wang, J. Liu, and X. Hou, “Demystifying neural style transfer,” in Proc. IJCAI, pp. 2230-2236, 2017.
X. Huang and S. Belongie, “Arbitrary style transfer in real-time with adaptive instance normalization,” in Proc. ICCV, pp. 1501-1510, 2017.
Y. Li, C. Fang, J. Yang, Z. Wang, X. Lu, and M. -H. Yang, “Universal style transfer via feature transforms,” in Proc. NIPS, pp. 386-396, 2017.
F. Luan, S. Paris, E. Shechtman, and K. Bala, “Deep photo style transfer,” in Proc. CVPR, pp. 4990-4998, 2017.
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