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摘要
在神经风格迁移(Neural Style Transfer)技术中常用Gram矩阵进行图像风格提取,简单来说就是将各个特征进行内积。这样Gram矩阵只能提取其静态特征,对图片中物体的空间序列完全没有约束。文中提出了一种具有空间约束的快速神经风格迁移方法。首先,使用残差重新设计了快速神经风格迁移的转换网络。然后,运用空间偏移的方法对Feature map(特征图)进行变换,让变换后的Feature map T(al)进行Gram矩阵计算可得到相邻位置的互相关性。此互相关性包含空间信息,即约束了物体的空间序列。最终,实验表明了该方法对空间信息的约束明显优于传统方法,可以得到效果更好的风格化图像。
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