大家好，歡迎來到我們的星球知識小卡片專欄，本期給大家分享圖像風格化相關(guān)的資源。

作者&編輯 | 言有三

1 基本的圖像風格化模型

2015年德國圖賓根大學(xué)科學(xué)家在論文《A Neural Algorithm of Artistic Style》中提出了使用深層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練，創(chuàng)造出了具有高質(zhì)量藝術(shù)風格的作品。該網(wǎng)絡(luò)將一幅圖作為內(nèi)容圖，從另外一幅畫中抽取藝術(shù)風格，兩者一起合成新的藝術(shù)畫，從而使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)風格遷移領(lǐng)域誕生。

在此之后，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像風格化作為一門新的應(yīng)用方向被研究，從基于圖像的優(yōu)化方法到基于模型的優(yōu)化方法，從單模型單風格到單模型多風格，甚至任意風格，涌現(xiàn)出了非常多代表性的研究，以及像AdaIN這樣對其他研究領(lǐng)域有重要指導(dǎo)意義的工程技術(shù)。

2?基本的圖像翻譯模型

所謂的圖像翻譯，即將一張圖轉(zhuǎn)換為另一張圖。由于它可以實現(xiàn)不同域之間的轉(zhuǎn)換，因此被用于絕大部分輸入為圖像，輸出也是同等尺寸圖像的領(lǐng)域，包括圖像風格化，圖像增強，圖像分割等領(lǐng)域，應(yīng)用非常廣泛，其基本模型是基于有監(jiān)督條件GAN的Pix2Pix模型。

在此之后，非監(jiān)督的條件GAN模型如CycleGAN及其一系列變種，無監(jiān)督的條件GAN模型都被廣泛研究，是GAN領(lǐng)域中一個非常熱門的研究方向。

3 圖像翻譯模型的改進

圖像翻譯模型的改進包括幾個比較熱門的方向，Pix2PixHD為代表的高精度結(jié)果生成，StarGAN為代表的多領(lǐng)域轉(zhuǎn)換網(wǎng)絡(luò)，MUNIT為代表的模式更豐富的結(jié)果生成，TUNIT為代表的完全無監(jiān)督風格化模型，BeautyGAN為代表的局部風格化模型等，這也是圖像翻譯領(lǐng)域的研究重點，足夠支撐起一個研究方向。

4 圖像翻譯與風格化應(yīng)用

圖像風格化的應(yīng)用非常的廣泛，從我們熟知的油畫與動漫風格圖生成，到人臉與人體的各種屬性編輯，是一個不僅有趣，而且非常有商業(yè)前景的方向，值得關(guān)注。

5 其他

總的來說，圖像風格化和圖像翻譯是一個比較基礎(chǔ)的研究方向，但是也非常貼近應(yīng)用落地，其研究點包括：

(1) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像風格化模型的改進。

(2) 有監(jiān)督與無監(jiān)督圖像翻譯框架的改進。

(3) 圖像風格化在娛樂、社交、內(nèi)容創(chuàng)作、圖像增強等基礎(chǔ)研究方向上的應(yīng)用。

(4) 其他等。?

以上內(nèi)容，如果你不想自己學(xué)習，可以去我們知識星球的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)1000變板塊—圖像風格化與GAN閱讀。

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的【星球知识卡片】图像风格化与翻译都有哪些核心技术，如何对其长期深入学习...的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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