Изменения

Перейти к: навигация, поиск

Neural Style Transfer

803 байта убрано, 19 апрель
Возможные варианты решения проблем алгоритма Гатиса
'''Алгоритм Гатиса''' не имеет явных ограничений на тип стилевых изображений, в отличие от предыдущих алгоритмов [[Neural_Style_Transfer#Обзор предыдущих методов | IB-AR без CNN]]. Однако алгоритм неэффективно сохраняет согласованность тонких структур и деталей во время стилизации, так как функции CNN неизбежно теряют некоторую информацию низкого уровня. Кроме того, он обычно не подходит для фотореалистичного синтеза из-за ограничений представления стилей на основе Грама. Также он не учитывает изменения мазков кисти, информацию о семантике и глубине, содержащуюся в изображении контента, которые являются важными факторами при оценке качества изображения.
Одним из ограничений алгоритма на основе Грама является его нестабильность во время оптимизаций и ручная настройка параметров. Райзером было обнаружено, что активация функций с совершенно разными средствами средними и дисперсиями может иметь одну и ту же матрицу Грама, что является основной причиной нестабильности. Поэтому была введена '''дополнительная потеря гистограммы, которая направляет оптимизацию для соответствия всей гистограмме активаций функции'''. Также было представлено предварительное решение для автоматической настройки параметров, которое заключается в явном предотвращении градиентов с экстремальными значениями посредством экстремальной нормализации градиента.Путем И путем дополнительного сопоставления гистограммы активаций признаков '''алгоритм Райзера''' обеспечивает более стабильную передачу стилей с меньшим количеством итераций и усилий по настройке параметров. Однако его преимущество достигается за счет высокой вычислительной сложности. Кроме того, Но вышеупомянутые недостатки алгоритма Гатиса все еще существуют, например, недостаток рассмотрения в глубину и согласованность деталей.
Так как функции CNN неизбежно теряют некоторую информацию низкого уровня, содержащуюся в изображении, в стилизованных результатах изображениях обычно присутствуют некоторые непривлекательные искаженные структуры и нерегулярные артефакты. Чтобы сохранить согласованность тонких структур во время стилизации, Ли предлагает включить дополнительные ограничения на низкоуровневые элементы в пиксельном пространстве. Он вводит дополнительную потерю Лапласа, которая определяется как квадрат евклидова расстояния между ответами фильтра Лапласа на контентное изображение и стилизованным результатом. '''Алгоритм Ли''' имеет хорошую производительность при сохранении тонких структур и деталей во время стилизации. Но ему все еще не хватает соображений имеются проблемы в семантике, глубине, вариациях мазков и т. д.
====Nonparametric Texture Modelling with MRFs====
74
правки

Навигация