谈谈图像的style transfer
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了谈谈图像的style transfer相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
总说
主要从几个方面来进行说明吧
- 加快transfer的速度
- 让transfer的效果看起来更加visual-pleasing
- 其他的一些方面
- 用GAN来做
加快style stransfer
谈谈图像的Style Transfer（一）
这里写了 Neural style以及fast neural style。
在超越fast style transfer—-任意风格图和内容图0.1秒出结果已经可以将转换做到实时。这篇的一个主要的问题是耗费的大部分时间是在提取隐藏层的patch上。
下面介绍的论文都秉承任意风格图一次前向直接出结果
A Learned representation for artistic style
这个在ICLR 2017发表的文章，核心思想：many styles probably share some degree of computation.就是说，虽然我们可以用fast neural style根据很多不同的style训练不同的模型，但是这些模型的所有卷积层的权值都是一样的！
看原文比较容易：
we found a very surprising fact about the role of normalization in style transfer networks: 。
to model a style, it is sufficient to specialize scaling and shifting parameters after normalization to each specific style.
In other words, all convolutional weights of a style transfer network can be shared across many styles,
and it is sufficient to tune parameters for an affine transformation after normalization for each style.
他们把这个方法称为condition instance normalization。
以上是关于谈谈图像的style transfer的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章