Изменения

=====Parametric PSPM with Summary Statistics=====

Первые два алгоритма MOB-NST предложены Джонсоном и Ульяновым соответственно. Они имеют схожую идею, заключающуюся в том, чтобы предварительно обучить сеть, ориентированную на стиль прямой связи, и получить стилизованный результат с одним прямым проходом на этапе тестирования. Они отличаются только сетевой архитектурой, для которой дизайн Джонсона примерно соответствует сети, предложенной Рэдвордом, но с остаточными блоками и с извилистыми частями, а Ульянов использовал многомасштабную архитектуру в качестве сети генератора.

[[Neural_Style_Transfer#Алгоритм Гатиса | Целевая функция аналогична алгоритму Гатиса]], который указывает, что эти алгоритмы также являются ''параметрическими методами со сводной статистикой''.

=====Non-parametric PSPM with MRFs=====

'''Алгоритм Ли и Ванда''' решает проблему эффективности, обучая марковскую прямую сеть (англ. ''Markovian feed-forward network''), используя состязательное обучение (англ. ''adversarial training''). Он представляет собой непараметрический метод на основе патчей с MRF. Показано, что этот метод превосходит алгоритмы Джонсона и Ульянова в сохранении связных текстур в сложных изображениях, благодаря патч-дизайну. Однако их алгоритм имеет менее удовлетворительную производительность с неструктурными стилями (например, изображениями лица), поскольку он не учитывает семантику. Другие недостатки их алгоритма включают в себя отсутствие учета глубины информации и вариаций мазков кисти, которые являются важными визуальными факторами.

====Arbitrary-Style-Per-Model Neural Methods====

ASPM-MOB-NST, направлена ​​на единую модель для всех, то есть на единую обучаемую модель для передачи произвольных художественных стилей. Существует также два типа ASPM:

В уравнении выше, чтобы получить общую потерю <math>L_{total}</math> нужно рассчитать потерю содержимого <math>L_{content}</math> и потерю стиля <math>L_{style}</math>, а также <math>\alpha</math> и <math>\beta</math> {{---}} гиперпараметры, которые используются для определения весов для каждого типа потерь, то есть эти параметры можно представить просто как "рычаги" для управления тем, сколько контента / стиля мы хотим наследовать в сгенерированном изображении.

Во время каждой итерации все три изображения, передаются через модель VGG16. Значения функции активации нейронов, которые кодируют представление признаков данного изображения на определенных слоях, принимаются как входные данные для этих двух функций потерь. Также стоит добавить: изначально мы случайным образом инициализируем сгенерированное изображение, например, матрицей случайного шума такого же разрешения, как и изображение контента. С каждой итерацией мы изменяем сгенерированное изображение, чтобы минимизировать общую потерю '''L'''.