Редактирование: Neural Style Transfer

Перейти к: навигация, поиск

Внимание! Вы не авторизовались на сайте. Ваш IP-адрес будет публично видимым, если вы будете вносить любые правки. Если вы войдёте или создадите учётную запись, правки вместо этого будут связаны с вашим именем пользователя, а также у вас появятся другие преимущества.

Правка может быть отменена. Пожалуйста, просмотрите сравнение версий, чтобы убедиться, что это именно те изменения, которые вас интересуют, и нажмите «Записать страницу», чтобы изменения вступили в силу.
Текущая версия Ваш текст
Строка 127: Строка 127:
 
'''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.
 
'''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 средними и дисперсиями может иметь одну и ту же матрицу Грама, что является основной причиной нестабильности. Поэтому была введена '''дополнительная потеря гистограммы'''. И путем дополнительного сопоставления гистограммы активаций признаков '''алгоритм Райзера''' обеспечивает более стабильную передачу стилей с меньшим количеством итераций и усилий по настройке параметров. Но вышеупомянутые недостатки алгоритма Гатиса все еще существуют, например, недостаток рассмотрения в глубину и согласованность деталей.  
+
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 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 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, 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 изображениях обычно присутствуют 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 все еще имеются проблемы в семантике, глубине, вариациях мазков и т. д.
+
Так как функции CNN неизбежно теряют некоторую информацию низкого уровня, содержащуюся в изображении, в стилизованных результатах 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 в семантике, глубине, вариациях мазков и т. д.
  
 
====Nonparametric Texture Modelling with MRFs====
 
====Nonparametric Texture Modelling with MRFs====

Пожалуйста, учтите, что любой ваш вклад в проект «Викиконспекты» может быть отредактирован или удалён другими участниками. Если вы не хотите, чтобы кто-либо изменял ваши тексты, не помещайте их сюда.
Вы также подтверждаете, что являетесь автором вносимых дополнений, или скопировали их из источника, допускающего свободное распространение и изменение своего содержимого (см. Викиконспекты:Авторские права). НЕ РАЗМЕЩАЙТЕ БЕЗ РАЗРЕШЕНИЯ ОХРАНЯЕМЫЕ АВТОРСКИМ ПРАВОМ МАТЕРИАЛЫ!

Чтобы изменить эту страницу, пожалуйста, ответьте на приведённый ниже вопрос (подробнее):

Отменить | Справка по редактированию (в новом окне)

Шаблоны, используемые на этой странице: