NFP-AST:自然特征保留的任意风格迁移模型
NFP-AST:arbitrary style transfer model for natural feature preservation
江南大学 人工智能与计算机学院, 江苏 无锡 214122
摘要
亲和特征提取和自然融合是实现风格迁移的关键。为此，提出一个新的自然特征保留的任意风格迁移模型NFP-AST。通过可逆残差网络在前向和后向推理中对特征二分处理，保证了提取特征亲和性，减少因提取过程造成的图像重建误差。在自适应空间重构模块ASRM中，先通过全局统计信息匹配内容风格特征，接着在融合特征中插值自适应权重捕获细节无偏融合内容风格特征，使风格过渡自然。定性和定量实验研究结果表明，NFP-AST产生的风格化图像与先进方法相比都取得了较好得分，艺术表达更具有视觉冲击力。
基金项目
国家自然科学基金项目(62076110)
江苏省自然科学基金项目(BK20181341)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2023.12.0598
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2024年第41卷 第10期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 3183-3187
文章编号: 1001-3695(2024)10-043-3183-05
发布历史
[2024-02-27] 优先出版
[2024-10-05] 印刷出版
引用本文
赵敏, 钱雪忠, 宋威. NFP-AST:自然特征保留的任意风格迁移模型 [J]. 计算机应用研究, 2024, 41 (10): 3183-3187. (Zhao Min, Qian Xuezhong, Song Wei. NFP-AST:arbitrary style transfer model for natural feature preservation [J]. Application Research of Computers, 2024, 41 (10): 3183-3187. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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