Стилизация картинки: преобразовать фото в картину онлайн

справка по использованию художественного фотофильтра.

Создать

Результаты

• Нажмите [Пробел] для прокрутки на один экран вниз.
• Щелкните результат стилизации, чтобы его в полноэкранном режиме.
• Чтобы выйти из полноэкранного режима, щелкните в любом месте страницы или нажмите [Esc] или [Enter].
• Чтобы скачать свою стилизацию, нажмите на нее (или нажмите кнопку [скачать]), затем нажмите [Скачать].
• Нажмите [Публичная страница], чтобы получить публичный URL-адрес для просмотра результата вашей стилизации (если оно имеет публичный статус). Поделитесь им с друзьями в социальных сетях.

Галерея

• Задайте параметры фильтрации (только ранее непросмотренные либо по времени) и параметры сортировки (по времени, количеству просмотров или количеству лайков).
• Нажмите [Пробел] для прокрутки на один экран вниз.
• Нажмите на изображение, чтобы увидеть его в полноэкранном режиме.

• Просматривайте изображения последовательно в соответствии с вашими параметрами фильтрации и сортировки. Для просмотра щелкните стрелки влево / вправо или клавиши клавиатуры [влево] / [вправо].
• Нажмите на автора стилизации под изображением, чтобы просмотреть все публичные произведения этого пользователя.
• Нажмите [параметры], чтобы просмотреть подробные параметры, использованные при создании стилизации.
• Щелкните значок плюса под изображением, чтобы добавить стиль текущей стилизации в вашу коллекцию стилей. Вы сможете использовать этот стиль в ваших последующих стилизациях из вкладки [Мои стили].
• Щелкните значок глаза под изображением, чтобы просмотреть все публичные стилизации с текущим стилем.
• Чтобы увидеть стилизацию в полноэкранном режиме, щелкните по ней или нажмите [Пробел] или [Enter].
• Чтобы выйти из полноэкранного режима, нажмите в центре изображения или нажмите [Пробел], [Enter] или [Esc].
• Чтобы просмотреть стилизации в полноэкранном режиме, нажмите стрелки [влево]/[вправо] или, как вы вероятно уже догадываетесь, [влево]/[вправо].

Настройки

• Обработка фото может занимать значительное время, если в очереди много пользователей. Вместо ожидания вы можете указать получение уведомления по электронной почте, как только ваша работа будет завершена и укажите порог ожидания. Тогда вы получите уведомление по электронной почте, только если создание стилизаций займет больше, чем указанное количество минут.
• Рекомендуем установить настройку «Получать все новости». Мы стараемся не спамить, а рассказывать действительно интересные новости о сервисе.

Стилизация портрета и художественная обработка

Преимущества стилизации

Выполнив стилизацию портрета, вы не только преобразите снимок, но и сделаете его ещё более привлекательным. Для начала работы вам нужно лишь скачать редактор фото «ФотоМАСТЕР» и прочитать данную статью. Из текста далее вы узнаете, как красиво и необычно можно стилизовать портретные снимки в этой программе.

Фотография из прошлого века

Фото, стилизованные под старину — это отличный способ прикоснуться к истории. Почувствовать себя жителем другой эпохи очень просто: достаточно загрузить снимок в «ФотоМАСТЕР» и применить к нему один из подходящих эффектов из встроенного каталога. Пресеты «Ретро – 1», «Ретро – 2», «Ретро – 3» мгновенно перенесут вас в прошлый век.

Впрочем, вы всегда можете попробовать создать стиль винтажной обработки с нуля. Для этого сбросьте примененные эффекты и вернитесь в раздел «Улучшения». Переключитесь в режим «Черно-белое», а затем во вкладке «Цвета» добавьте на фото оранжевое или коричневое тонирование. Отрегулируйте силу и укажите режим смешивания.

Для достижения большей правдоподобности перейдите в раздел «Композиция» и обработайте края фотографии с помощью виньетирования. Настройте его силу, форму и прочие параметры.

Захватывающее путешествие в мир кино

Установив «ФотоМАСТЕР» на компьютер, вы можете почувствовать себя героем своего любимого фильма. Для этого вам нужно лишь выполнить простую стилизацию портрета. Выберите фильм, запустите его и определите, какая цветовая гамма является ведущей. Она и станет ключом к вашему успеху. Далее откройте фотографию в фоторедактор и приступайте к работе. Попробуем выполнить стилизацию фото, ориентируясь на фильм «Алиса в Стране чудес».

Чтобы добиться такого результата, вам нужно перейти во вкладку «Цвета» и добавить голубое тонирование. Силу установите на 60, а в качестве режима смешивания выберите «Мягкий свет».

При необходимости здесь же вы можете приглушить или акцентировать любой цвет на фото, если такая особенность есть в выбранном вами фильме. Теперь вернитесь во вкладку «Основные» и скорректируйте параметры тона «Экспозиция» и «Контраст». В нашем случае их нужно убавить:

Мы успешно выполнили стилизацию фотографии под фильм. Аналогично можно подстроить практически каждый фотоснимок под любое другое произведение кинематографа.

Невероятное преображение: из фотографии в рисунок

Хотите превратить фотографию в шедевр живописи? Это очень легко сделать с помощью программы «ФотоМАСТЕР». Перейдите в меню «Резкость». Здесь поочередно увеличьте параметры «Сила», «Радиус» и «Порог». Затем добавьте легкое размытие. Например, при обработке фото мы увеличили силу до 257, а прозрачность уменьшили до 38.

Вернитесь во вкладку «Основные» и поэкспериментируйте со светом фото. Сделаем снимок более светлым и контрастным и чуть-чуть убавим значение параметра «Темные». При желании повысьте насыщенность или измените отдельные цвета на изображении на другие в одноименной вкладке.

Рисунок карандашом сделать аналогично просто. Перейдите в режим «Черно-белое». Затем, как и в случае выше, настройте резкость фотографии. Увеличьте силу, например, до 265, бегунок на шкале «Радиус» сдвиньте на 5. 6, «Порог» — на 20. Силу размытия установите на максимум, а его прозрачность сбавьте. Так вы приглушите чересчур выделяющиеся светлые области на вашей фотографии.

Вернитесь во вкладку «Основное» и скорректируйте тон. Не забывайте следить за результатом в окне предпросмотра.

Инструменты для улучшения качества фотографий

Перед выполнением стилизации обязательно отретушируйте фотографию и устраните все дефекты, которые могут испортить конечный результат. Например, корректирующая кисть поможет вам избавиться от красных глаз, повысить четкость отдельных фрагментов снимка и внести другие правки. Используйте инструмент «Штамп», если нужно замаскировать круги под глазами, прыщи и другие дефекты, а также блики, появившиеся от вспышки.

Также в программе вы можете обрезать любую фотографию: для этого достаточно перейти в раздел «Композиции» и воспользоваться функцией «Кадрирование». Отметьте новые границы фото и кликните «Применить».

Теперь вы знаете, как можно оригинально обработать фотографию в фоторедакторе. Художественная обработка портрета поможет вам создать стильный декор для дома, а также сделать необычный аватар для форумов и социальных сетей. Дайте волю своему вдохновению: воспользуйтесь программой «ФотоМАСТЕР» и воплотите свои самые смелые идеи по обработке фотографий в жизнь!

Стилизация фото под живопись

Стилизация фото под живопись – это сравнительно новое направление работ. Выбрав его, можно за вполне доступные деньги получить портрет, словно из-под кисти художника, только за более приемлемую стоимость. Такое маленькое произведение искусства украсит личный кабинет, спальню, гостиную. Его не стыдно подарить другу, коллеге, начальнику и даже меру города. Стилизация фото на холсте под живопись будет уместна для любого торжества.

КАК СОЗДАЕТСЯ СТИЛИЗАЦИЯ ФОТО ДИЗАЙНЕРОМ ПОД ЖИВОПИСЬ

Изначально заказчик должен выбрать фотографию, которую нужно обработать. Она должна быть хорошего качества, в идеале в высоком разрешении. И поверьте, иногда это бывает непросто сделать, поэтому вопрос важно решить до обращения в Арт-студию ProArtLife.

После получения макета наш опытны дизайнер начинает творить стилизацию под живопись с помощью специальной программы. Эта работа требует сил, навыков и опыта, чтобы результат был действительно схож с эффектом масляных красок, нанесенных мазков. Есть и еще один важный нюанс: стоит понимать, какой стиль живописи интересен, поскольку от этого меняется толщина мазков, их прорисовка кистью.

После готового полностью макета и согласования деталей с заказчиком начинается завершающий этап – перенос изображения на холст. Не стоит экономить и выбирать бумагу, на ней не будет эффект от стилизации под масло таким впечатляющим.

КАКОЙ СЮЖЕТ УМЕСТНЕЕ ВЫБРАТЬ

Что касается сюжета, то он может быть абсолютно любым на усмотрение заказчика. Но все же важно представить место (если портрет будет висеть в вашей квартире или у друга, родственника), чтобы примерно ориентироваться, какой фон гармоничнее впишется в интерьер комнаты.

В целом, стилизация фото под живопись предполагает обработку абсолютно любого изображения. И все же особенно прекрасно смотрятся работы, на которых запечатлены эмоции: ребенок в момент веселья, нежные чувства влюбленных (на свадьбе, из серии фото LaveStory), счастливые лица людей в возрасте.

Но если картина будет висеть на стене у начальника, в общем кабинете, то лучше выбрать изображаемого с серьезным выражением лица, иначе работа портрет может оказаться просто неуместным.

На холсте могут присутствовать одновременно несколько человек, если это семейный портрет. Некоторые любители домашних животных заказывают изображение кошек или собак, что также может быть выполнено без проблем нашими художниками-дизайнерами.

Стилизация фото под рисунок в Фотошопе |

Пересмотрела в интернете несколько уроков по теме стилизация фото под рисунок и выбрала один, который покажу ниже. При выполнении этой работы не нужно много кистей и графический планшет для рисования. Потребуется только фотография хорошего качества, желательно большого размера и фильтры установленные в программу по умолчанию.

1-Файл-открыть. Открываем фото.

2-Слой-создать дубликат.

3-Фильтр-стилизация-масляная краска. Поставить параметры, как на скриншоте и снять галочку с пункта «освещение»

4-Слой-объединить с предыдущим.

5-Слой-создать дубликат слоя.
6-Фильтр-галерея фильтров-имитация-очерченные края.

7-В окне слоев поставить режим наложения «мягкий свет».

8-Слой-объединить с предыдущим.
9-Слой-создать дубликат слоя.
10-Фильтр-галерея фильтров-имитация-масляная живопись.

11-Слой-объединить с предыдущим.
12-Слой-дубликат слоя.
13-Фильтр-галерея фильтров-имитация-аппликация.

14-В окне слоев режим наложения слоя «мягкий свет», непрозрачность 40%.

15-Файл-открыть. Открыть картинку с текстурой.

16-В окне слоев картинки с текстурой перевести слой «фон» в слой 0. (Кликнуть по замочку.)
17-Инструментом «перемещение» перенести текстуру на фото.

18-Редактирование-свободное трансформирование. Потянув за верхний маячок, увеличить текстуру.

19-Фильтр-размытие по Гаусу.

20-Слой-создать дубликат слоя.
Получится два слоя с текстурой.

21-В окне слоев отключить глазок на верхнем слое, активировать нижний слой с текстурой, нажать на значок создания слой-маски.

22-Взять инструмент «кисть» с мягким краем.

Основной цвет на панели инструментов черный.

23-Кистью провести по текстуре, проявляя изображение девушки.

24-В окне слоев включить глазок на верхнем слое, активировать слой, режим наложения выбрать «цветность», непрозрачность» 51%.

25-Активировать слой «фон».

26-На панели инструментов взять «точечную восстанавливающую кисть»

и убрать полоску на клипсе, аккуратно кликнув по ней.

27-Активировать слой с маской, кликнуть по миниатюре слоя и
поставить непрозрачность 64%.

Теперь добавим декор.
29-Открыть файл с декором.

30-Перенести декор на портрет.

31-В окне слоев поставить режим наложения для слоя с декором «мягкий свет».

С другим фото параметры фильтров могут быть другими.

На этой фотографии фильтр «аппликация» я не применяла.

32-Файл-сохранить для Web и устройств.
Урок «стилизация фото под рисунок» с некоторыми изменениями сделан по работе Ирины Швец с сайта creativo.one.

Есть еще интересный эффект, как сделать карандашный набросок из фото. Смотрите здесь.

nicothin/criteria-of-quality-frontend: Критерии качественной вёрстки (разметка, стилизация, картинки, шрифты, автоматизация и пр.)

Files

Type

Name

Latest commit message

Commit time

Обязательные и необязательные критерии оценки вёрстки.

Проверить вёрстку

Автоматизация некоторых проверок

Нужно поставить зависимости: npm i

Проверяемые файлы и папки положить в test/, вызвать npm run lint. Найденные ошибки будут показаны в консоли с упоминанием файла, строки и описания ошибки.

Проверка	Инструмент	Описание
Соответствие БЭМ	bemlint	Соответствие разметки правилам БЭМ-а (разделители __ и --)
Соответствие .htmllintrc	htmllint	Соответствие разметки правилам, описанным в . htmllintrc

About

Критерии качественной вёрстки (разметка, стилизация, картинки, шрифты, автоматизация и пр.)

Topics

Resources

License

Какой образец стилизованного искусства? — Mvorganizing.org

Какой образец стилизованного искусства?

Если что-то стилизовано, это означает, что оно представлено в ненатуралистической условной форме. Например, символ в форме сердца в популярной фразе «I heart NY» — это классическое стилизованное изображение настоящего сердца.

Что такое стилизованный дизайн?

Дизайн с измененными или абстрактными элементами, которые придают дизайну более декоративный вид. Еще примеры стилизованного дизайна »

Что такое стилизованный эскиз?

Последнее обновление: среда, 2 июня 2021 г.Под термином стилизация понимается преувеличение строения тела, сводящее его к нескольким существенным чертам. Есть разные способы стилизации фигуры, и один из них — увеличить высоту модели на одну-две единицы измерения.

Что значит сильно стилизованный?

прилагательное. очень стильный; придана стилистическая форма. Отчасти это связано с недавними сценическими мюзиклами, которые были очень, очень стилизованы. ткани с изображением стилизованных цветов и листвы.

Что такое стилизованный фильм?

Стилизованный — это термин, относящийся к искусственному преувеличению или удалению деталей с целью преднамеренного создания эффекта — другими словами, чтобы сделать (или интерпретировать) человека, лицо, дерево, фигуру или что-то еще как « гротескное ». , «тревожный» или «чрезмерно яркий» в отличие от реалистичного или натуралистичного.

Что такое стилизованное фото?

Стилизованная фотосессия — это популярная тенденция, объединяющая разные дизайны в одну фотографию… которой существует множество различных разновидностей.Один из примеров — элегантно одетые жених и невеста позы перед старым, обветренным сараем.

Что такое стилизованное изображение?

Стилизация изображения — это процесс принятия изображения на входе и создания стилизованной версии на выходе.

Как стилизовать изображения Google?

На устройстве Android откройте приложение Google Фото. Откройте фотографию, которую хотите отредактировать. Коснитесь Редактировать. Чтобы добавить или настроить фильтр, коснитесь Фотофильтры.

Минимализм — это искусство?

Minimalism описывает движения в различных формах искусства и дизайна, особенно в визуальном искусстве и музыке, где работа направлена ​​на раскрытие сущности, основных моментов или идентичности предмета путем устранения всех несущественных форм, функций или концепций.

Искусство минимализма — это настоящее искусство?

Минимализм или минималистское искусство можно рассматривать как расширение абстрактной идеи о том, что искусство должно иметь свою собственную реальность, а не быть имитацией чего-то другого. Среда (или материал), из которого она сделана, и форма работы — это реальность.

Почему популярно искусство минимализма?

Разработанный в США в 1960-х годах, он появился как реакция на абстрактный экспрессионизм. Художники-минималисты стремились отойти от выразительных характеристик абстрактного экспрессионизма, поскольку они считали эти работы слишком чрезмерными и эмоциональными и умаляли сущность самого искусства.

Почему так популярно искусство минимализма?

Известно, что просмотр минималистичных предметов расслабляет зрителя и пробуждает творческий потенциал и созерцание, что делает его идеальным для офисных помещений. Цвета, линии и силуэты произведений искусства в стиле минимализма могут создать визуальную связь между различными элементами комнаты и объединить все пространство.

Кто отец минимализма?

Карл Андре считал итальянского художника Энрико Кастеллани (1930–2017) отцом минимализма для своих монохромных картин, начатых в конце 1950-х годов, на холстах, топографически измененных нижележащими рядами предметов.

Как называется упрощенное искусство?

Минимализм арт

альтернатив стилизации произвольных изображений и похожие приложения для фотографий и графики

Платформы

• iPhone
• Mac
• Windows
• Linux
• Android
• iPad
• Chrome OS
• Android Tablet
• Интернет
• Windows S
• Windows Phone
• Kindle Fire

Характеристики

• Фотофильтры
• Фотоэффекты
• Искусственный интеллект
• Обработка изображений
• Редактирование изображений
• Редактирование фотографий
• Обмен фотографиями
• Преобразование фото в живопись
• Обмен изображениями
• Машинное обучение
• Работает в автономном режиме
• HD-рендеринг
• Художественное произведение
• Настраиваемый
• Фильтры
• Редактирование видео

1. Prisma превращает ваши фотографии в произведения искусства, используя стили известных художников: Мунк, Пикассо, а также мир известные орнаменты и узоры.Уникальное сочетание нейронных сетей и искусственного интеллекта помогает превратить памятные моменты в искусство, неподвластное времени.
2. Комбинируйте изображения, чтобы создать свой собственный шедевр.

3. ---

   ---

4. Используйте нейронные сети, чтобы превратить ваши фотографии в яркие шедевры искусства! Выбирайте из нашего ассортимента из более чем 120 фильтров, включая классические стили (например, Ван Гог и Пикассо), современный абстрактный дизайн и красивую мозаику.
5. Превратите любую фотографию в произведение искусства, используя стилистические элементы одного изображения для рисования содержимого другого.КАК ЭТО РАБОТАЕТ 1. Загрузить фото — первое изображение определяет сцену, которую вы хотите нарисовать.
6. Deep Art Effects — единственное приложение с разрешением рендеринга Ultra HD для профессиональных сценариев использования, которое дает возможность управлять своими произведениями искусства. Люди, которые его опробовали, в восторге от уникальности эффектов художественного фильтра.

7. ---

   ---

8. Превратите свои фотографии в произведение искусства с помощью нейронных сетей и искусственного интеллекта. Десятки вдохновляющих фильтров для мгновенного редактирования фотографий.
9. Dreamscope превращает ваши фотографии в потрясающие картины! Переходите от фотографии к картинке одним касанием. Загрузите фотографию, выберите фильтр для рисования и волшебным образом превратите ее в произведение искусства.
10. Используя искусственный интеллект и нейронные сети, приложение Style возьмет предоставленное вами изображение или видео и применит к вашим медиафайлам предопределенный графический стиль. Бесплатная пробная версия, небольшая плата за разблокировку выходов с высоким разрешением
11. Microsoft Pix — это приложение для интеллектуальной камеры, которое поможет вам делать более качественные фотографии с помощью телефона без каких-либо дополнительных усилий.Microsoft Pix: Point. Стрелять. Идеально.
12. Artisto — это приложение для редактирования видео, которое позволяет запечатлеть окружающий мир в виде видео с художественной обработкой. Может быть, вы слышали о нейронных сетях и искусственном интеллекте? Artisto — это идеальное сочетание двух, но все его чудеса раскрываются только тогда, когда вы его пробуете.

Быстрая передача нейронного стиля за 5 минут с помощью TensorFlow Hub и Magenta | Орхан Гази Ялчин | Средний

Примеры из практики глубокого обучения

Перенос уникального стиля Ван Гога в фотографии с помощью сети произвольной стилизации изображений Magenta и глубокого обучения

Перед тем, как мы начнем обучение: если вы читаете эту статью, мы, вероятно, разделяем схожие интересы и будем быть в аналогичных отраслях.Итак, давайте подключимся через Linkedin ! Пожалуйста, не стесняйтесь отправить запрос о контакте! Орхан Г. Ялчин — Linkedin

Я уверен, что вы сталкивались с проектами глубокого обучения по переносу стилей известных художников на новые фотографии. Что ж, я думал о работе над подобным проектом, но понял, что перенести нейронный стиль можно за считанные минуты, как показано на рисунке 1.Я покажу вам, как через секунду. Но сначала давайте рассмотрим некоторые основы:

Перенос нейронного стиля — это метод смешивания двух изображений и создания нового изображения из изображения содержимого путем копирования стиля другого изображения, называемого изображением стиля. Это вновь созданное изображение часто называют стилизованным изображением.

История NST

Стилизация изображения — проблема нефотореалистичной визуализации, возникшая уже два десятилетия назад. Нефотореалистичный рендеринг — это противоположность фотореализма, который заключается в изучении максимально реалистичного воспроизведения изображения.Результатом модели передачи нейронного стиля является изображение, которое похоже на изображение содержимого, но в форме рисования в стиле изображения стиля.

Перенос нейронного стиля (NST) впервые была опубликована в статье «Нейронный алгоритм художественного стиля» Гэтиса и др., Первоначально выпущенной в 2015 году. Метод NST заключался в использовании глубокого обучения для отделения представления содержания изображения от его стиля изображения.Для этого Gatys et al. использовала архитектуру VGG-19, которая была предварительно обучена на наборе данных ImageNet. Несмотря на то, что мы можем создать собственную модель, следуя той же методологии, в этом руководстве мы будем использовать модели, представленные в TensorFlow Hub.

Аналогия изображения

До появления NST наиболее известным решением стилизации изображения был метод аналогии изображения. Аналогия изображения — это метод автоматического создания нефотореалистичного фильтра рендеринга на основе обучающих данных.В этом процессе изучается преобразование между фотографиями (A) и нефотореалистичными копиями (A ’). После этого процесса обучения модель может создать нефотореалистичную копию (B ’) с другой фотографии (B). Однако методы NST обычно превосходят аналогии с изображениями из-за сложности поиска обучающих данных для моделей аналогий изображений. Таким образом, мы можем говорить о превосходстве NST над аналогией изображения в реальных приложениях, и поэтому мы сосредоточимся на применении модели NST.

Это искусство?

Что ж, как только мы построим модель, вы увидите, что создание нефотореалистичных изображений с помощью Neural Style Transfer — очень простая задача. Можно создать множество образцов, сочетая красивые фотографии с картинами талантливых художников. Была дискуссия о том, считаются ли эти результаты искусством из-за небольшой работы, которую создатель должен добавить к конечному продукту. Не стесняйтесь создавать модель, генерировать образцы и делиться своими мыслями в разделе комментариев.

Теперь, когда вы знаете основы Neural Style Transfer, мы можем перейти к TensorFlow Hub, репозиторию, который мы используем для нашей работы с NST.

TensorFlow Hub — это набор обученных моделей машинного обучения, которые можно легко использовать. Официальное описание TensorFlow для Hub выглядит следующим образом:

TensorFlow Hub — это репозиторий обученных моделей машинного обучения, готовых к тонкой настройке и развертыванию где угодно. Повторно используйте обученные модели, такие как BERT и Faster R-CNN, с помощью всего нескольких строк кода.

Помимо предварительно обученных моделей, таких как BERT или Faster R-CNN, существует большое количество предварительно обученных моделей. Мы будем использовать сеть произвольной стилизации изображений Magenta. Давайте посмотрим, что такое Magenta.

Что такое пурпурный?

Пурпурный — это исследовательский проект с открытым исходным кодом, поддерживаемый Google, целью которого является предоставление решений машинного обучения для музыкантов и художников. Magenta поддерживает как Python, так и Javascript. Используя Magenta, вы можете создавать песни, картины, звуки и многое другое.В этом руководстве мы будем использовать сеть, обученную и поддерживаемую командой Magenta для произвольной стилизации изображений.

Произвольная стилизация изображения

Убедившись, что исходная работа для NST предлагает медленную оптимизацию для переноса стиля, команда Magenta разработала метод быстрой передачи художественного стиля, который может работать в реальном времени. Несмотря на то, что настраиваемость модели ограничена, ее достаточно для выполнения нефотореалистичной визуализации с помощью NST.Произвольная стилизация изображения в TensorFlow Hub — это модуль, который может выполнять быструю передачу художественного стиля, который может работать с произвольными стилями рисования.

К настоящему времени вы уже знаете, что такое Neural Style Transfer. Вы также знаете, что мы получим выгоду от модуля произвольной стилизации изображения, разработанного командой Magenta, который поддерживается в TensorFlow Hub.

Пришло время кодировать!

Начнем с выбора двух файлов изображений.Я буду загружать эти файлы изображений напрямую с URL-адресов. Вы можете выбрать любую фотографию, которую хотите. Просто измените имя файла и URL-адрес в приведенном ниже коде. Изображение содержания, которое я выбрал для этого урока, представляет собой фотографию кота, смотрящего в камеру, как вы можете видеть на рисунке 5.

Я хотел бы передать стиль Ван Гога. Итак, я выбрал одну из его знаменитых картин: «Спальня в Арле», которую он написал в 1889 году, когда останавливался в Арле, Буш-дю-Рон, Франция.Опять же, вы можете выбрать любую картину любого художника, которого захотите. Вы даже можете использовать свои собственные рисунки.

Приведенный ниже код устанавливает путь для получения файлов изображений, показанных на рисунках 5 и 6.

Я заметил одну вещь, хотя мы очень ограничены в настройке модели, масштабируя изображения, мы можем изменить переданный стиль. к фото. Фактически я выяснил, что чем меньше изображения, тем лучше модель передает стиль. Просто поиграйте с параметром max_dim , если хотите поэкспериментировать.Просто обратите внимание, что больший max_dim означает, что для создания стилизованного изображения потребуется немного больше времени.

Мы вызовем функцию img_scaler ниже, внутри функции load_img.

Теперь, когда мы установили пути к изображениям для загрузки и функцию img_scaler для масштабирования загруженного изображения, мы можем фактически загрузить наши файлы изображений с помощью пользовательской функции ниже.

Каждая строка в приведенном ниже списке поясняется комментариями. Пожалуйста, прочтите внимательно.

Теперь также создана наша функция загрузки пользовательского изображения, load_img .Все, что нам нужно сделать, это позвонить.

Для изображения содержимого и изображения стиля нам нужно вызвать функцию load_img один раз, и результатом будет 4-мерный тензор, что и потребуется для нашей модели ниже. Следующие строки предназначены для этой операции.

Теперь, когда мы успешно загрузили наши изображения, мы можем построить их с помощью matplotlib , как показано ниже:

и вот результат:

Реализм против стилизации | Основные гуманитарные науки

Введение

Одно из фундаментальных свойств визуального искусства — степень его реалистичности или стилизации.Чем меньше произведение искусства похоже на что-то в физическом мире, тем оно более стилизовано.

Спектр реализма и стилизации

Скульптура слева настолько реалистична , что кажется, что она может ожить. Реалистичность средней скульптуры намного слабее из-за таких стилизованных черт , как жесткое выражение лица, симметричная поза и узорчатые волосы. Скульптура справа настолько стилизована под под , что может изображать любое количество физических вещей (например,грамм. птица, цветок или скелет) или, возможно, никакой физической вещи.

Опять же, изображение слева поразительно реалистично . В средней картине используются три наиболее распространенных метода стилизации : плоскостность (отсутствие трехмерной глубины), упрощенные формы и нереалистично яркие цвета. Картина справа — чрезвычайно стилизованная ; действительно, он «полностью стилизован» (поскольку не представляет ничего из физического мира).

Родственная терминология

Искусство, ни на что не похожее в физическом мире, называется абстрактным, а искусство, изображающее что-то узнаваемое (каким бы искаженным оно ни было), называется репрезентативным. Можно также различать нарративное искусство (которое рассказывает какую-то историю) и декоративное искусство (которое этого не делает). В то время как декоративное произведение может быть абстрактным или репрезентативным , повествовательное произведение должно быть репрезентативным .

Как показывает картина на левой банке, абстрактное искусство по своей сути декоративно .Изображение на средней банке также декоративное : осьминог ничего не делает, он просто «там». С другой стороны, репрезентативная картина на правом сосуде — это нарратив : фигуры на самом деле что-то делают, и, таким образом, передается история.

с помощью TensorFlow Lite

Одно из самых захватывающих достижений в области глубокого обучения, которое появилось в последнее время, — это передача художественного стиля или возможность создавать новое изображение, известное как стилизация, на основе двух входных изображений: одно представляет художественный стиль, а другое — контент.

Используя эту технику, мы можем создавать новые красивые произведения искусства в различных стилях.

Если вы новичок в TensorFlow Lite и работаете с Android, мы рекомендую изучить следующие примеры приложений, которые могут помочь вам получить начал.

Android пример iOS пример

Если вы используете платформу, отличную от Android или iOS, или вы уже используете знаком с TensorFlow Lite API, вы можете следовать этому руководству, чтобы узнать, как применить перенос стиля к любой паре содержимого и изображения стиля с помощью предварительно обученной модели TensorFlow Lite.Вы можете использовать модель, чтобы добавить перенос стиля в свои собственные мобильные приложения.

Модель с открытым исходным кодом на GitHub. Вы можете переобучить модель с другими параметрами (например, увеличить веса слоев содержимого, чтобы выходное изображение больше походило на изображение содержимого).

Изучение архитектуры модели

Эта модель передачи художественного стиля состоит из двух подмоделей:

1. Модель прогнозирования стиля : нейронная сеть на основе MobilenetV2, которая преобразует изображение стиля ввода в вектор узкого места стиля 100 измерений.
2. Модель преобразования стиля : нейронная сеть, которая применяет вектор узкого места стиля к изображению содержимого и создает стилизованное изображение.

Если ваше приложение должно поддерживать только фиксированный набор изображений стиля, вы можете заранее вычислить их векторы узких мест и исключить модель прогнозирования стиля из двоичного файла приложения.

Настройка

Импорт зависимостей.

  импортировать тензорный поток как tf
печать (tf .__ версия__)
  

2.6.0
 

  импортировать IPython.display как дисплей

импортировать matplotlib.pyplot как plt
импортировать matplotlib как mpl
mpl.rcParams ['figure.figsize'] = (12,12)
mpl.rcParams ['axes.grid'] = Ложь

импортировать numpy как np
время импорта
import functools
  

Загрузите изображения содержимого и стилей, а также предварительно обученные модели TensorFlow Lite.

  content_path = tf.keras.utils.get_file ('belfry.jpg', 'https: //storage.googleapis.com/khanhlvg-public.appspot.com/arbitrary-style-transfer/belfry-2611573_1280.jpg ')
style_path = tf.keras.utils.get_file ('style23.jpg', 'https: //storage.googleapis.com/khanhlvg-public.appspot.com/arbitrary-style-transfer/style23.jpg')

style_predict_path = tf.keras.utils.get_file ('style_predict.tflite', 'https://tfhub.dev/google/lite-model/magenta/arbitrary-image-stylization-v1-256/int8/prediction/1?lite -format = tflite ')
style_transform_path = tf.keras.utils.get_file ('style_transform.tflite', 'https://tfhub.dev/google/lite-model/magenta/arbitrary-image-stylization-v1-256/int8/transfer/1?lite -format = tflite ')
  

Загрузка данных из хранилища https & col; //.googleapis.com/khanhlvg-public.appspot.com/arbitrary-style-transfer/belfry-2611573_1280.jpg
458752/458481 [==============================] - 0 с 0 мкс / шаг
466944/458481 [==============================] - 0 с 0 мкс / шаг
Загрузка данных с https & col; // storage.googleapis.com/khanhlvg-public.appspot.com/arbitrary-style-transfer/style23.jpg
114688/108525 [===============================] - 0 с 0 мкс / шаг
122880/108525 [=================================] - 0 с 0 мкс / шаг
Скачивание данных с https & col; // tfhub.разработчик / Google / облегченная-модель / пурпурный / произвольное изображение-стилизация-v1-256 / int8 / предсказание / 1? lite-format = tflite
2834432/2828838 [==============================] - 0 с 0 мкс / шаг
2842624/2828838 [==============================] - 0 с 0 мкс / шаг
Загрузка данных из https & col; // tfhub.dev/google/lite-model/magenta/arbitrary-image-stylization-v1-256/int8/transfer/1?lite-format=tflite
286720/284398 [==============================] - 0 с 0 мкс / шаг
294912/284398 [===============================] - 0 с 0 мкс / шаг
 

Предварительная обработка входных данных

• Изображение содержимого и изображение стиля должны быть изображениями RGB со значениями пикселей, являющимися числами float32 между [0..1].
• Размер изображения стиля должен быть (1, 256, 256, 3). Мы обрезаем изображение по центру и меняем его размер.
• Изображение содержимого должно быть (1, 384, 384, 3). Мы обрезаем изображение по центру и меняем его размер.

  # Функция для загрузки изображения из файла и добавления размерности пакета.
def load_img (path_to_img):
  img = tf.io.read_file (путь_к_img)
  img = tf.io.decode_image (img, каналы = 3)
  img = tf.image.convert_image_dtype (img, tf.float32)
  img = img [tf.newaxis,:]

  вернуть img

# Функция предварительной обработки путем изменения размера центральной обрезки.def preprocess_image (изображение, target_dim):
  # Измените размер изображения так, чтобы более короткий размер стал 256 пикселей.
  shape = tf.cast (tf.shape (изображение) [1: -1], tf.float32)
  short_dim = min (форма)
  scale = target_dim / short_dim
  new_shape = tf.cast (форма * масштаб, tf.int32)
  изображение = tf.image.resize (изображение, новая_ форма)

  # Центральная обрезка изображения.
  image = tf.image.resize_with_crop_or_pad (изображение, target_dim, target_dim)

  вернуть изображение

# Загрузить входные изображения.
content_image = load_img (content_path)
style_image = load_img (style_path)

# Предварительно обработать входные изображения.preprocessed_content_image = preprocess_image (content_image, 384)
preprocessed_style_image = preprocess_image (style_image, 256)

print ('Форма изображения стиля:', preprocessed_style_image.shape)
print ('Форма изображения содержимого:', preprocessed_content_image.shape)
  

Стиль изображения Форма и двоеточие; (1, 256, 256, 3)
Форма изображения содержимого и двоеточие; (1, 384, 384, 3)
2021-08-12 11 & двоеточие; 20 & двоеточие; 05.704558 & двоеточие; I tensorflow / stream_executor / cuda / cuda_gpu_executor.cc & двоеточие; 937] успешное чтение узла NUMA из SysFS имело отрицательное значение (-1), но должен быть хотя бы один узел NUMA, поэтому узел NUMA возвращается ноль
2021-08-12 11 & двоеточие; 20 & двоеточие; 05.712948 & двоеточие; I tensorflow / stream_executor / cuda / cuda_gpu_executor.cc & двоеточие; 937] успешное чтение узла NUMA из SysFS имело отрицательное значение (-1), но должен быть хотя бы один узел NUMA, поэтому узел NUMA возвращается ноль
2021-08-12 11 & двоеточие; 20 & двоеточие; 05.713842 & двоеточие; I tensorflow / stream_executor / cuda / cuda_gpu_executor.cc & двоеточие; 937] успешное чтение узла NUMA из SysFS имело отрицательное значение (-1), но должен быть хотя бы один узел NUMA, поэтому узел NUMA возвращается ноль
2021-08-12 11 & двоеточие; 20 & двоеточие; 05.715823 & двоеточие; I tensorflow / core / platform / cpu_feature_guard.cc & Colon; 142] Этот двоичный файл TensorFlow оптимизирован с помощью библиотеки глубокой нейронной сети oneAPI (oneDNN) для использования следующих инструкций ЦП в критических для производительности операциях & двоеточие; AVX2 AVX512F FMA
Чтобы включить их в других операциях, перестройте TensorFlow с соответствующими флагами компилятора.
2021-08-12 11 & двоеточие; 20 & двоеточие; 05.716431 & двоеточие; I tensorflow / stream_executor / cuda / cuda_gpu_executor.cc & двоеточие; 937] успешное чтение узла NUMA из SysFS имело отрицательное значение (-1), но должен быть хотя бы один узел NUMA, поэтому узел NUMA возвращается ноль
2021-08-12 11 & двоеточие; 20 & двоеточие; 05.717356 & двоеточие; I tensorflow / stream_executor / cuda / cuda_gpu_executor.cc & двоеточие; 937] успешное чтение узла NUMA из SysFS имело отрицательное значение (-1), но должен быть хотя бы один узел NUMA, поэтому узел NUMA возвращается ноль
2021-08-12 11 & двоеточие; 20 & двоеточие; 05.718291 & двоеточие; I tensorflow / stream_executor / cuda / cuda_gpu_executor.cc & двоеточие; 937] успешное чтение узла NUMA из SysFS имело отрицательное значение (-1), но должен быть хотя бы один узел NUMA, поэтому узел NUMA возвращается ноль
2021-08-12 11 & двоеточие; 20 & двоеточие; 06.305180 & двоеточие; I tensorflow / stream_executor / cuda / cuda_gpu_executor.cc & двоеточие; 937] успешное чтение узла NUMA из SysFS имело отрицательное значение (-1), но должен быть хотя бы один узел NUMA, поэтому узел NUMA возвращается ноль
2021-08-12 11 & двоеточие; 20 & двоеточие; 06.306111 & двоеточие; I tensorflow / stream_executor / cuda / cuda_gpu_executor.cc & двоеточие; 937] успешное чтение узла NUMA из SysFS имело отрицательное значение (-1), но должен быть хотя бы один узел NUMA, поэтому узел NUMA возвращается ноль
2021-08-12 11 & двоеточие; 20 & двоеточие; 06.306955 и двоеточие; I tensorflow / stream_executor / cuda / cuda_gpu_executor.cc & двоеточие; 937] успешное чтение узла NUMA из SysFS имело отрицательное значение (-1), но должен быть хотя бы один узел NUMA, поэтому узел NUMA возвращается ноль
2021-08-12 11 & двоеточие; 20 & двоеточие; 06.307815 & двоеточие; I tenorflow / core / common_runtime / gpu / gpu_device.cc & col; 1510] Создано устройство / задание & двоеточие; localhost / replica & двоеточие; 0 / задача & двоеточие; 0 / устройство & двоеточие; GPU & двоеточие; 0 с памятью 14648 МБ и двоеточием; -> устройство и двоеточие; 0, имя & двоеточие; Tesla V100-SXM2-16GB, идентификатор шины pci и двоеточие; 0000 & двоеточие; 00 & двоеточие; 05.0, вычислительные возможности и двоеточие; 7.0
 

Визуализировать входы

  def imshow (image, title = None):
  если len (image.shape)> 3:
    image = tf.squeeze (изображение, ось = 0)

  plt.imshow (изображение)
  если заголовок:
    plt.title (заголовок)

plt.subplot (1, 2, 1)
imshow (preprocessed_content_image, 'Изображение содержимого')

plt.subplot (1, 2, 2)
imshow (preprocessed_style_image, 'Стиль изображения')
  

Перенос стиля выполнения с помощью TensorFlow Lite

Предсказание стиля

  # Функция для прогнозирования стиля на предварительно обработанном изображении стиля.def run_style_predict (preprocessed_style_image):
  # Загрузите модель.
  интерпретатор = tf.lite.Interpreter (model_path = style_predict_path)

  # Установить ввод модели.
  интерпретатор.allocate_tensors ()
  input_details = интерпретатор.get_input_details ()
  интерпретатор.set_tensor (input_details [0] ["индекс"], preprocessed_style_image)

  # Вычислить узкое место стиля.
  интерпретатор.invoke ()
  style_bottleneck = интерпретатор.tensor (
      интерпретатор.get_output_details () [0] ["индекс"]
      ) ()

  вернуть style_bottleneck

# Вычислить узкое место стиля для предварительно обработанного изображения стиля.style_bottleneck = run_style_predict (preprocessed_style_image)
print ('Форма узкого места стиля:', style_bottleneck.shape)
  

Узкое место в стиле Форма и двоеточие; (1, 1, 1, 100)
 

Преобразование стиля

  # Выполнить преобразование стиля для предварительно обработанного образа стиля
def run_style_transform (style_bottleneck, preprocessed_content_image):
  # Загрузите модель.
  интерпретатор = tf.lite.Interpreter (model_path = style_transform_path)

  # Установить ввод модели.
  input_details = интерпретатор.get_input_details ()
  интерпретатор.allocate_tensors ()

  # Установить входные данные модели.
  интерпретатор.set_tensor (input_details [0] ["индекс"], preprocessed_content_image)
  интерпретатор.set_tensor (input_details [1] ["индекс"], style_bottleneck)
  интерпретатор.invoke ()

  # Преобразовать изображение содержимого.
  stylized_image = интерпретатор.тензор (
      интерпретатор.get_output_details () [0] ["индекс"]
      ) ()

  вернуть stylized_image

# Стилизуйте изображение содержимого, используя узкое место стиля.
stylized_image = run_style_transform (style_bottleneck, preprocessed_content_image)

# Визуализировать вывод.imshow (stylized_image, 'Стилизованное изображение')
  

Смешение стилей

Мы можем смешать стиль изображения содержимого со стилизованным выводом, что, в свою очередь, сделает вывод более похожим на изображение содержимого.

  # Вычислить узкое место стиля изображения содержимого.
style_bottleneck_content = run_style_predict (
    preprocess_image (content_image, 256)
    )
  

  # Определите коэффициент смешивания содержимого между [0..1].
# 0.0: 0% стилей извлекается из изображения содержимого.# 1.0: 100% стиль извлечен из изображения содержимого.
content_blending_ratio = 0,5

# Смешайте узкое место стиля изображения стиля и изображения содержимого
style_bottleneck_blended = content_blending_ratio * style_bottleneck_content \

                           + (1 - content_blending_ratio) * style_bottleneck

# Стилизуйте изображение содержимого, используя узкое место стиля.
stylized_image_blended = run_style_transform (style_bottleneck_blended,
                                             preprocessed_content_image)

# Визуализировать вывод.imshow (stylized_image_blended, 'Смешанное стилизованное изображение')
  

Тесты производительности

Показатели производительности генерируются с помощью описанного здесь инструмента.

и аст; Использовано 4 потока.
& ast; & ast; 2 потока на iPhone для лучшей производительности.

Реалистичная и стилизованная: обзор техники

Стилизованная игровая графика также изменилась из-за этих новых допущений в технологии.Теперь стилизация может процветать — от ограничения с помощью low-poly и использования только входных данных диффузной карты до использования большого количества поликонтинентов и доступа к шейдерам и материалам.

Методы могут показаться похожими, но из-за отсутствия ограничений их конечные результаты теперь действительно различаются. Существенная разница между реализмом и стилизацией заключается в том, что с реализмом вы ограничены тем, что заставляете вещи выглядеть «реальными», улучшая их визуальный язык. С помощью стилизованного вы можете свободно играть с формами и цветами, преувеличивать или удалять детали, чтобы улучшить внешний вид в любом направлении.Выполнение этого с реализмом разрушит иллюзию реальности, поскольку она не будет рассматриваться как то, что мы считаем «реалистичным», она не будет принадлежать нашему миру.

В заключение вы могли бы возразить, что реализм сам по себе является стилизацией и что нет ничего действительно реалистичного, но созданного так, чтобы казаться реалистичным в рамках сегодняшних технологических ограничений.

Проблемы создания стилизованной графики

Задача стилизованного игрового арта — передать игроку то, что типичны для ресурсов, окружающей среды и персонажей, с меньшим количеством деталей и с акцентом на форму, цвет и форму.Все знают, как выглядит береза, вы наверняка видели ее в реальной жизни, в кино или на фото. Вы можете только представить, как может выглядеть стилизованная береза, и это будет сильно варьироваться в зависимости от стиля и художника.

Стилизация относится к визуальному изображению, которое представляет объект без полной попытки и точного представления реалистичного внешнего вида объекта. Это может включать упрощения формы, линий, цвета, рисунка, деталей поверхности, функциональности и взаимосвязи с другими объектами сцены.Вот почему стилизация чаще всего используется для описания художественного стиля, который имеет больше мультяшных особенностей, чем полуреалистичный стиль, который обычно придерживается реализма в деталях, а не упрощений. Поскольку стилизованная графика настолько разнообразна, нет единого набора рекомендаций по созданию художественного стиля для игр. Я делю стилизованные игровые арты на две категории: Чрезмерно преувеличенная стилизация и Минималистичная стилизация .

Управляемый перенос нейронного стиля для стилизации формы

3.Азади С., Фишер М., Ким В.Г., Ван З., Шехтман Э., Даррелл Т. Многоконтентный GAN для быстрой передачи стиля шрифта. В: IEEE Conf. Comput. Зрение и распознавание образов; 2018. с. 7564–7573.

4. Ян С., Лю Дж, Лиан З, Го З. Удивительная типографика: передача текстовых эффектов на основе статистики. В: IEEE Conf. Comput. Зрение и распознавание образов; 2017. с. 2886–2895.

6. Гэтис Л.А., Эккер А.С., Бетге М. Передача стиля изображения с помощью сверточных нейронных сетей. В: IEEE Conf. Comput. Зрение и распознавание образов; 2016. с. 2414–2423.

8. Цзян С., Фу Ю. Генератор модного стиля. В: Int. Совместная конф. Искусственный интеллект.; 2017. с. 3721–3727.

10. Луан Ф., Пэрис С., Шехтман Э., Бала К. Глубокая передача стиля фотографии. В: IEEE Conf. Comput. Зрение и распознавание образов; 2017. с. 4990–4998.

11. Мечрез С.Е. Рой, Зельник-Усадьба Л. Фотореалистичная передача стиля с экранированным уравнением Пуассона. British Mach Vision Conf. 2017 ;.

12.Рудер М., Досовицкий А., Брокс Т. Передача художественного стиля видео. В: Немецкая конф. по распознаванию образов; 2016. с. 26–36.

13. Рисер Э., Уилмот П., Барнс С. Стабильный и управляемый синтез нейронной текстуры и передача стиля с использованием потерь гистограммы. CoRR. 2017 ;.

14. Ли К., Ванд М. Объединение марковских случайных полей и сверточных нейронных сетей для синтеза изображений. В: IEEE Conf. Comput. Зрение и распознавание образов; 2016. с. 2479–2486.

15. Атарсайхан Г., Ивана Б.К., Учида С.Перенос нейронных стилей для создания украшенных логотипов. В: Int. Документ семинара Анал. Syst .; 2018. с. 317–322.

18. Сейдж А., Агустссон Э, Тимофте Р., Ван Гул Л. Синтез логотипов и манипуляции с ними с помощью кластерных порождающих враждебных сетей. В: IEEE Conf. Comput. Зрение и распознавание образов; 2018. с. 5879–5888.

19. Гудфеллоу И., Пуже-Абади Дж., Мирза М., Сюй Б., Вард-Фарли Д., Озаир С. и др. Генеративные состязательные сети. В кн .: Успехи нейроинформатики. Процесс. Syst .; 2014. с. 2672–2680.

20. Мино А., Спанакис Г. Логан: Создание логотипов с помощью генеративной состязательной нейронной сети, обусловленной цветом. В: IEEE Int. Конф. Машинное обучение и приложения; 2018. с. 965–970.

21. Цутия Т., Миядзаки Т., Сугая Ю., Омачи С. Автоматическое создание шрифтов кандзи из образцов дизайна.В: Tohoku-Section Joint Conv. Inst. Избрать. и Информ. Инженеры; 2014. с. 36.

22. Suveeranont R, Igarashi T. Автоматическая генерация шрифтов на основе примеров. В: Int. Symp. Умная графика; 2010. с. 127–138.

24. Учида С., Эгашира Ю., Сато К. Исследование мира шрифтов для обнаружения самых стандартных шрифтов и отсутствующих шрифтов. В: Int. Конф. Документ Anal. и признание; 2015 г.п. 441–445.

25. Атарсайхан Г., Ивана Б.К., Нарусава А., Янаи К., Учида С. Перенос стиля нейронного шрифта. В: Int. Конф. Документ Anal. и признание; 2017. с. 51–56.

26. Абэ К., Ивана Б.К., Холмер В.Г., Учида С. Создание шрифтов с использованием классово-дискриминирующих глубоких сверточных генерирующих состязательных сетей. В: Азиатская конф. Распознавание образов; 2017. с. 232–237.

27. Лю П, Бай X, Яо Ц., Чжу З., Хуанг Т., Лю В. Управляемый автокодировщиком GAN для синтеза китайской каллиграфии. В: Int.Конф. Документ Anal. и признание; 2017. с. 1095–1100.

28. Сунь Д., Чжан К., Ян Дж. Встроенная генерирующая состязательная сеть пирамиды для автоматизированного создания шрифтов. CoRR. 2018 ;.

30. Ян С., Лю Дж., Ван В., Го З. ТЕТ-ГАН: Передача текстовых эффектов посредством стилизации и дестилизации. CoRR. 2018 ;.

31.Герцманн А., Якобс С.Е., Оливер Н., Керлесс Б., Салезин Д.Х. Имиджевые аналогии. В кн .: Материалы 28-й ежегодной конференции по компьютерной графике и интерактивной технике. ACM; 2001. с. 327–340.

33. Джонсон Дж., Алахи А., Фей-Фей Л. Потери восприятия при передаче стиля в реальном времени и сверхвысоком разрешении. В: European Conf. Comput. Зрение; 2016 г.п. 694–711.

34. Ульянов Д., Лебедев В., Ведальди А., Лемпицкий В. Текстурные сети: прямой синтез текстур и стилизованных изображений. В: Int. Конф. Мах. Обучение; 2016. с. 1349–1357.

35. Хуанг X, Белонги С. Перенос произвольного стиля в реальном времени с адаптивной нормализацией экземпляров. CoRR. 2017 ;.

36. Ли И, Фанг Ц, Ян Дж, Ван З, Лу Х, Ян М. Х. Перенос универсального стиля с помощью преобразования функций. В кн .: Достижения в области нейронных систем обработки информации; 2017. с.386–396.

37. Цзин И, Лю Х, Дин И, Ван Х, Дин Э, Сонг М. и др. Нормализация динамического экземпляра для передачи произвольного стиля. В: AAAI; 2020.

38. Гэтис Л.А., Эккер А.С., Бетге М. Синтез текстур и контролируемая генерация естественных стимулов с использованием сверточных нейронных сетей. CoRR. 2015 ;.

39. Ли И, Ван Н., Лю Дж., Хоу Х. Демистификация передачи нейронного стиля. В: Int. Совместная конф. Искусственный интеллект .; 2017. с. 2230–2236.

41. Ли С., Сюй Х, Ни Л., Чуа Т.С. Передача нейронного стиля, управляемая лапласианами. В: ACM Int. Конф. Мультимедиа; 2017. с. 1716–1724.

42. Андерсон А.Г., Берг С.П., Моссинг Д.П., Ольсхаузен Б.А. DeepMovie: использование оптического потока и глубоких нейронных сетей для стилизации фильмов. CoRR. 2016 ;.

43. Джоши Б., Стюарт К., Шапиро Д. Оживление импрессионизма с помощью нейронного стиля в плавании. В: ACM SIGGRAPH Digital Production Symp.; 2017. с. 5.

45. Инь Р. Перенос нейронного стиля с учетом содержания. CoRR. 2016 ;.

46. Гэтис Л.А., Бетге М., Герцманн А., Шехтман Э. Сохранение цвета в нейронной передаче художественного стиля. CoRR. 2016 ;.

47. Гэтис Л.А., Эккер А.С., Бетге М., Герцманн А., Шехтман Э. Управление факторами восприятия при передаче нейронного стиля. В: IEEE Conf.Comput. Зрение и распознавание образов; 2017. с. 3730–3738.

48. Ульянов Д., Ведальди А., Лемпицкий В. Улучшенные текстурные сети: максимальное повышение качества и разнообразия в стилизации с прямой связью и синтезе текстур. В: IEEE Conf. Comput. Зрение и распознавание образов; 2017. с. 6.

49. Симонян К., Зиссерман А. Очень глубокие сверточные сети для распознавания крупномасштабных изображений. В: Int. Конф. Обучающие представления; 2015.

50. Champandard AJ. Передача семантического стиля и превращение двухбитных каракулей в произведения искусства.CoRR. 2016 ;.

51. Chen YL, Hsu CT. На пути к глубокому переносу стиля: ориентированная на контент перспектива. В кн .: British Mach. Vision Conf .; 2016. с. 8.1–8.11.

52. Мехрез Р., Талми И., Зельник-Усадьба Л. Потеря контекста для преобразования изображения с невыровненными данными. CoRR. 2018 ;.

54. Лу М., Чжао Х, Яо А., Сюй Ф, Чен И, Чжан Л.Сетевой декодер имеет более легкую реконструированную функцию для быстрой передачи семантического стиля. В: IEEE Int. Конф. Comput. Зрение; 2017. с. 2488–2496.

55. Li C, Wand M. Предварительно вычисленный синтез текстур в реальном времени с марковскими генеративными состязательными сетями.