Geometry and shape are fundamental aspects of visual style. Existing style transfer methods focus on texture-like components of style, ignoring geometry. We propose deformable style transfer (DST), an optimization-based approach that integrates texture and geometry style transfer. Our method is the first to allow geometry-aware stylization not restricted to any domain and not requiring training sets of matching style/content pairs. We demonstrate our method on a diverse set of content and style images including portraits, animals, objects, scenes, and paintings.


翻译:几何和形状是视觉风格的基本方面。 现有的样式转换方法侧重于风格的质地相似的元素, 忽略几何。 我们建议采用变形样式转换( DST), 这是一种以优化为基础的方法, 将质地和几何样式转换结合起来。 我们的方法是首先允许不局限于任何领域也不需要匹配样式/ 内容配对的培训组合。 我们用多种内容和样式图像展示我们的方法, 包括肖像、 动物、 对象、 场景和绘画。

13
下载
关闭预览

相关内容

Integration:Integration, the VLSI Journal。 Explanation:集成,VLSI杂志。 Publisher:Elsevier。 SIT:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/integration/
【芝加哥大学】可变形的风格转移,Deformable Style Transfer
专知会员服务
29+阅读 · 2020年3月26日
专知会员服务
56+阅读 · 2020年3月19日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
146+阅读 · 2020年3月18日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
143+阅读 · 2019年10月11日
强化学习三篇论文 避免遗忘等
CreateAMind
16+阅读 · 2019年5月24日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
17+阅读 · 2019年5月18日
无人机视觉挑战赛 | ICCV 2019 Workshop—VisDrone2019
PaperWeekly
7+阅读 · 2019年5月5日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
14+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
36+阅读 · 2019年1月3日
条件GAN重大改进!cGANs with Projection Discriminator
CreateAMind
8+阅读 · 2018年2月7日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年11月12日
【推荐】YOLO实时目标检测(6fps)
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年11月5日
可解释的CNN
CreateAMind
16+阅读 · 2017年10月5日
Arxiv
5+阅读 · 2018年10月23日
Video-to-Video Synthesis
Arxiv
8+阅读 · 2018年8月20日
Arxiv
7+阅读 · 2018年5月1日
VIP会员
相关资讯
强化学习三篇论文 避免遗忘等
CreateAMind
16+阅读 · 2019年5月24日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
17+阅读 · 2019年5月18日
无人机视觉挑战赛 | ICCV 2019 Workshop—VisDrone2019
PaperWeekly
7+阅读 · 2019年5月5日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
14+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
36+阅读 · 2019年1月3日
条件GAN重大改进!cGANs with Projection Discriminator
CreateAMind
8+阅读 · 2018年2月7日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年11月12日
【推荐】YOLO实时目标检测(6fps)
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年11月5日
可解释的CNN
CreateAMind
16+阅读 · 2017年10月5日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员