Публикации по теме 'style-transfer'


Нейроалгоритм художественного стиля: резюме и реализация
Нейроалгоритм художественного стиля: резюме и реализация Перенос стилей с помощью Pytorch Neural-style, или Neural-Transfer, позволяет воспроизвести заданное изображение в новом художественном стиле. Здесь я представляю алгоритм нейронного стиля, предложенный Леоном А. Гэтисом, Александром С. Эккером и Матиасом Бетге. Алгоритм получает изображение стиля, изображение содержимого и входное изображение, которое может быть либо пустым белым изображением, либо копией изображения..
Краткое введение в Neural Style Transfer
В августе 2015 года вышла статья под названием «Нейронный алгоритм художественного стиля». Тогда я только начинал заниматься глубоким обучением и попытался прочитать статью. Я не мог понять этого. Так что я сдался. Несколько месяцев спустя было выпущено приложение под названием Prisma, и люди просто сходили с ума от него. Если вы не знаете, что такое Prisma, это, по сути, приложение, которое позволяет вам применять стили рисования известных художников к вашим собственным фотографиям, и..
Машинное обучение встречается с искусством, чтобы отразить широкое сообщество
Машинное обучение встречается с искусством, отражая интересы более широкого сообщества Рипон ДеЛеон, менеджер по дизайну, и Джейсон Виттенбах, старший инженер-программист, Capital One В прошлом месяце у нас была возможность погрузиться в атмосферу Шарлоттсвилля, ведущих общественных организаторов, предпринимателей, технических новаторов и футуристических провидцев на фестивале Tom Tom Founders в 2018 году. Как со-спонсор саммита по прикладному машинному обучению на Фестивале,..
Неделя 3 - Настройте его
Привет, мир! Мы - Фидан Самет , Огуз Бакыр и Аднан Фидан . В рамках проекта Основы машинного обучения мы работаем над прогнозированием и переносом стилей года выпуска песен. Мы будем писать в блогах о наших успехах на протяжении всего проекта, и это третья из нашей серии блогов. Наборы данных, рассмотренные в соответствующих работах наших задач, будут рассмотрены в этом посте. Итак, приступим! Ранее в Tune It Up… На прошлой неделе мы рассказали о методах и подходах,..
Неделя 5 - Настройте его
Привет, мир! Мы - Фидан Самет , Огуз Бакыр и Аднан Фидан . В рамках проекта Основы машинного обучения мы работаем над переносом и предсказанием музыкальных жанров. Мы будем писать в блогах о наших успехах на протяжении всего проекта, и это пятая из нашей серии блогов. В этом посте будут рассмотрены разработки в области прогнозирования музыкальных жанров и передачи музыкальных жанров. Итак, приступим! Ранее в Tune It Up… На прошлой неделе, когда мы изменили проектную..
U-GAT-IT улучшает обучение передаче стилей изображения
Когда дело доходит до передачи стиля, каждый знает UGAN, которые представляют собой стандартные и современные технологии. У традиционных UGAN есть одно ограничение: они могут передавать формы или текстуры. С U-GAT-IT южнокорейская команда пытается сделать и то, и другое. Сеть использует дополнительные слои, которые можно использовать во многих различных стилях. В то время как в UGAN формы, а также текстуры скрыты в картах функций. U-GAT-IT добавил дополнительные слои, которые повышают..
Передача стилей в реальном времени с помощью AdaIN, объяснение
Недавно я получил ДУБ-1 (камера с ИИ-чипом на борту) и понятия не имел, что с ним делать. Я также недавно прочитал статью 2017 года, посвященную адаптивной нормализации экземпляров (AdaIN) , и мне она понравилась. Вот где приходит этот проект. Учитывая входное изображение (скажем, картину), я хочу преобразовать видеопоток из OAK в стиль этого изображения. По сути, я не делаю ничего нового, но думаю, что в любом случае это будет весело. В этом первом посте будут рассмотрены некоторые..