深度神经网络现在可以将一张照片的样式转换到另一张照片上

你可能听说过一种被称为“风格转换”的人工智能技术——或者,如果你没听说过,你也见过。这个过程使用神经网络将一幅图像的外观和感觉应用到另一幅图像上,并出现在Prisma和Facebook等应用程序中。然而,这些风格转换是风格上的,而不是照片级的真实感。它们看起来不错,因为它们看起来像是被漆过的。现在,来自康奈尔大学和Adobe的一组研究人员已经增强了风格转换,这样它就可以将一张照片的外观转换到另一张...

你可能听说过一种被称为“风格转换”的人工智能技术——或者,如果你没听说过,你也见过。这个过程使用神经网络将一幅图像的外观和感觉应用到另一幅图像上,并出现在Pri**a和Facebook等应用程序中。然而,这些风格转换是风格上的,而不是照片级的真实感。它们看起来不错,因为它们看起来像是被漆过的。现在,来自康奈尔大学和Adobe的一组研究人员已经增强了风格转换,这样它就可以将一张照片的外观转换到另一张照片上,同时看起来仍然像一张照片。结果令人印象深刻。

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研究人员的工作在一篇名为“深度照片风格转换”的论文中进行了概述。基本上,他们采用了原始风格转换的方法,并在这个过程中添加了另一层神经网络——一层确保原始图像的细节得以保留。

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康奈尔大学教授卡维塔·巴拉(Kavita Bala)是这项研究的合著者,他告诉《边缘报》(the Verge)说:“当人们看到这些绘画风格中的(风格转换图像)时,他们是非常宽容的。”但对于真实的照片,我们对它的外观有更强烈的期望,这就是为什么它成为一个有趣的挑战。”

添加的神经网络层密切关注巴拉所说的“局部仿射面片”。没有快速的方法准确地翻译这个短语,但它基本上是指图像中的各种边缘,无论是树和湖的边界,还是建筑物和天空的边界。当风格转换倾向于快速而松散地处理这些边缘,随意地来回移动它们时,照片风格转换保留了它们。

当然,这项技术是有限度的。这些算法似乎最适用于建筑物之类的结构——面部缺陷更为明显。你不能用大量不同的照片来传递风格,否则神经网络很难分析从一张图片复制到另一张图片的元素。”如果你有一个湖的照片,你有一个场景,你是从那里采取的风格,理想的情况下,它也会有一个水体在它的某种类型,“巴拉说没有明确的限制,但这是一个很好的开放性研究问题。我们把代码放出来是因为我们想让人们玩它并尝试一下。”(代码可以在GitHub上找到。)

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问题是,要多久我们才能开始看到这种照片风格的传输方式向公众开放?毕竟,最初的风格转变从第一篇研究论文到Facebook的应用程序,在不到两年的时间里达到了数亿用户。随着Adobe参与到本文中,人们显然希望它至少对某种商业化感兴趣。我们已经联系公司了解更多信息,如果我们收到回复,我们会及时更新。

不过,到目前为止,研究人员已经在考虑下一步将照片级真实感风格转换应用于哪些领域。”“你能把它推多远的问题很重要,”巴拉说视频是一个合乎逻辑的事情,我预计,这将发生。”

  • 发表于 2021-05-10 12:49
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  • 分类:互联网

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