神經(jīng)風(fēng)格遷移模型綜述

來源：專知

神經(jīng)風(fēng)格遷移技術(shù)主要用于對圖像、視頻等進(jìn)行風(fēng)格化，使其具有藝術(shù)美感，該領(lǐng)域極具應(yīng)用價(jià)值，是人工智能的熱門研究領(lǐng)域之一。為推動神經(jīng)風(fēng)格遷移領(lǐng)域的研究發(fā)展，對神經(jīng)風(fēng)格遷移技術(shù)進(jìn)行了全面概述。簡述了非真實(shí)感渲染技術(shù)和傳統(tǒng)的紋理遷移技術(shù)。對現(xiàn)有神經(jīng)風(fēng)格遷移模型進(jìn)行了分類整理，并詳細(xì)探討了各類代表性模型的算法原理及后續(xù)改進(jìn)，分析了神經(jīng)風(fēng)格遷移技術(shù)的應(yīng)用市場。提出對風(fēng)格遷移模型質(zhì)量的評判應(yīng)該從定性評估和定量評估兩個(gè)方面來考慮，并從各個(gè)角度討論了現(xiàn)階段風(fēng)格遷移技術(shù)存在的問題以及未來研究方向。最后強(qiáng)調(diào)應(yīng)提高模型的綜合能力，在保證生成質(zhì)量的情況下提升生成速度以及泛化能力。

http://cea.ceaj.org/CN/abstract/abstract39931.shtml