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一个模子搞定悉数作风转换直接正在浏览器达成(demo+代码)

2018-12-05 11:17bet365365bet

  一位日本小哥用TensorFlow.js正在浏览器中修筑了一个应用任图谋像举办作风化的demo,只应用了一个简单的模子。demo成果相当不错,而且也开源了代码。

  不像以前的疾捷作风转换算法那样需求每种作风都有一个只身的收集,正在这个demo中,全面作风图像只应用一个简单的模子。而且,你可能自正在搀和分别的作风。

  如图所示,咱们正在“实质图像”采取一张芝加哥都会景色图,“作风图像”采取一张口岸的版画作风图像,作风化后获得一张版画作风的芝加哥景色图。

  个中,实质图像和作风图像都可能自界说,也即是说,你可能上传任图谋像。作风化的强度也可能调理。

  这个100D的向量基础上是一个“style”的潜正在空间。咱们可能欺骗这个“潜正在空间”做极少趣味的事项。

  咱们可能通过对作风图像和实质图像的作风向量举办加权均匀,来统造作风化的强度。作家浮现,这看待作风出格显着的实质图像很有效。

  咱们还可能通过正在它们的作风向量之间插值,来组合分别的作风,并让收集揣测这两幅图像之间的作风是什么形貌的。

  论文提出了一种将艺术作风神经算法的活络性和疾捷作风迁徙收集的速率相贯串的措施,首肯应用任何实质/作风图像举办及时的作风化。

  这个模子得胜地用大约80000幅画作的数据库举办了演练,并可以实行到以前未睹过的画作。

  1、先容了一种新的算法,用于疾捷、大肆的艺术作风迁徙;正在80000幅画作上演练,并能对未视察过的画作及时运转。





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