Изменения

Перейти к: навигация, поиск

Neural Style Transfer

13 байт добавлено, 19 апрель
Объединение стиля и контента в качестве входных данных
Одним из недостатков привязки только небольшого количества параметров к каждому стилю является то, что размер модели, как правило, увеличивается с увеличением количества изученных стилей. Этот способ MSPM устраняет это ограничение, полностью исследуя возможности одной единственной сети и комбинируя контент и стиль в сети для идентификации стиля.
Учитывая <math>N </math> целевых стилей, '''алгоритм Ли''' проектирует единицу выбора для стиля, которая представляет собой N-мерный однократный вектор. Каждый бит в блоке выбора представляет определенный стиль в наборе целевых стилей. Для каждого бита в единице выбора сначала выбирают соответствующую шумовую карту <math>f(I_{S})</math> из равномерного распределения, а затем подают <math>f(I_{S})</math> в подсеть стиля, чтобы получить кодированные признаки соответствующего стиля <math>\mathcal{F} (f(I_{S}))</math>. Путем подачи конкатенации функций <math>\mathcal{F} (f(I_{S}))</math>, закодированных в стиле, и функций <math>Enc(I_{C})</math>, закодированных в контенте, в часть декодера сети передачи стиля можно получить желаемый стилизованный результат:
<math>I = Dec(\mathcal{F} (f(I_{S})) \odot Enc(I_{C}))</math>
74
правки

Навигация