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上述神经风格迁移方法都是对静态图像进行处理的。它们可能不适用于其他类型的图像（如涂鸦、头像和视频）。目前已有很多研究正试图将最先进的神经风格迁移算法应用到这些特殊类型的图像，或指定目标的图像风格迁移中。在涂鸦中的神经风格迁移。
这个想法是使用最先进的语义分割算法从风格化图像中分割目标对象，然后提取风格迁移后的对象与非风格化背景合并。对视频的神经风格迁移。Ruder等人[40]拓展了Gatys等人的研究，用神经风格前以算法对视频图像序列进行了处理，在本文中神经视频风格迁移中有提到。
同时这篇论文将化妆迁移与卸妆整一个统一的框架，从而得到了多个卸妆效果。大量的实验证明，相比于当前最先进的方法，新提出的方法可以产生更真实和准确的化妆迁移结果。
这篇论文考虑的是面部妆容迁移的问题。面部妆容迁移的目的是在任意给定的化妆图像中呈现非化妆的面部图像，同时保留面部特征。当前最佳方法是将化妆风格信息从人脸图像中分离出来，实现化妆效果的传递。
#面部妆容迁移#DetailedRegion-AdaptiveNormalizationforHeavyMakeupTransfer中科院&国科大&字节跳动对于面部妆容迁移任务来说，当前的方法大都不能处理具有多种颜色和微妙细节的浓妆风格。为…
风格迁移工具也可以为Instagram和Photoshop等图像编辑软件提供新功能。图1.漫画风格的一个示例：（a）是真实世界的一个场景，其漫画形象出现在动画电影《你的名字。》中。（b）是CartoonGAN将照片转换为漫画风格的结果。
文章来源于TechArt学究科研社，作者TechArt科研社StyleTransfer是AI将不同风格和内容结合在一起从而创造出新艺术作品的技术。如下图所示，将相机拍摄下的街景照片分别与梵高的《星空》、蒙克的《尖叫》以及透纳的《人的沉船》结合在一起，创造出对应风格的油画作品。以梵高的《星空…
图2.经典的基于AdaIN的风格迁移网络把人脸当做一种风格2019年英伟达发表了论文《AStyle-BasedGeneratorArchitectureforGAN》[16]，也就是大名鼎鼎的StyleGAN...
图3.快速立体风格迁移的总体网络结构。它包含两个子网络：StyleNet和DispOccNet，它们被集成在特征级别中间域H中。图4.立体视频风格迁移的总体结构。左边是时间网络的简化工作流。右边是用于结合上述立体网络和左边附加的时间网络的递归公式。
据作者称，这是第一个基于Transformer的风格迁移网络，并提出专用的内容感知位置编码机制（CAPE），表现SOTA！性能优于ArtFlow、MCC和AdaIN等网络。注1：文末附【视觉Transformer交流群注2：整理不易，欢迎点赞…
上述神经风格迁移方法都是对静态图像进行处理的。它们可能不适用于其他类型的图像（如涂鸦、头像和视频）。目前已有很多研究正试图将最先进的神经风格迁移算法应用到这些特殊类型的图像，或指定目标的图像风格迁移中。在涂鸦中的神经风格迁移。
这个想法是使用最先进的语义分割算法从风格化图像中分割目标对象，然后提取风格迁移后的对象与非风格化背景合并。对视频的神经风格迁移。Ruder等人[40]拓展了Gatys等人的研究，用神经风格前以算法对视频图像序列进行了处理，在本文中神经视频风格迁移中有提到。
同时这篇论文将化妆迁移与卸妆整一个统一的框架，从而得到了多个卸妆效果。大量的实验证明，相比于当前最先进的方法，新提出的方法可以产生更真实和准确的化妆迁移结果。
这篇论文考虑的是面部妆容迁移的问题。面部妆容迁移的目的是在任意给定的化妆图像中呈现非化妆的面部图像，同时保留面部特征。当前最佳方法是将化妆风格信息从人脸图像中分离出来，实现化妆效果的传递。
#面部妆容迁移#DetailedRegion-AdaptiveNormalizationforHeavyMakeupTransfer中科院&国科大&字节跳动对于面部妆容迁移任务来说，当前的方法大都不能处理具有多种颜色和微妙细节的浓妆风格。为…
风格迁移工具也可以为Instagram和Photoshop等图像编辑软件提供新功能。图1.漫画风格的一个示例：（a）是真实世界的一个场景，其漫画形象出现在动画电影《你的名字。》中。（b）是CartoonGAN将照片转换为漫画风格的结果。
文章来源于TechArt学究科研社，作者TechArt科研社StyleTransfer是AI将不同风格和内容结合在一起从而创造出新艺术作品的技术。如下图所示，将相机拍摄下的街景照片分别与梵高的《星空》、蒙克的《尖叫》以及透纳的《人的沉船》结合在一起，创造出对应风格的油画作品。以梵高的《星空…
图2.经典的基于AdaIN的风格迁移网络把人脸当做一种风格2019年英伟达发表了论文《AStyle-BasedGeneratorArchitectureforGAN》[16]，也就是大名鼎鼎的StyleGAN...
图3.快速立体风格迁移的总体网络结构。它包含两个子网络：StyleNet和DispOccNet，它们被集成在特征级别中间域H中。图4.立体视频风格迁移的总体结构。左边是时间网络的简化工作流。右边是用于结合上述立体网络和左边附加的时间网络的递归公式。
据作者称，这是第一个基于Transformer的风格迁移网络，并提出专用的内容感知位置编码机制（CAPE），表现SOTA！性能优于ArtFlow、MCC和AdaIN等网络。注1：文末附【视觉Transformer交流群注2：整理不易，欢迎点赞…
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