Generating Stylistic Images by Extending Neural Style Transfer Method
Notice bibliographique
Résumé
Fine arts have long been considered a reserved mastery for the minority of talented individuals in society. The ability to create paintings using unique visual components such as color, stroke, theme, and other creative aspects is currently beyond the reach of computer algorithms. However, there exist algorithms, which have the capability of imitating an artist's painting style and stamping it on to virtually any image to create a one-of-a-kind piece. This paper introduces the concept of using a convolutional neural network (ConvNet or CNN) to individually separate and recombine the style and content of arbitrary images to generate perceptually striking “art” [2]. Given a content and style image as reference, a pre-trained VGG-16 ConvNet can extract feature maps from various layers. Feature maps hold semantic information about both reference images. Loss functions can be developed for content and style by minimizing the mean-square-error between the feature maps used. These loss functions can be additively combined and optimized to render a stylistic image [6]. This technique is called Neural Style Transfer (NST) originally proposed by Leon Gatys in his 2015 research paper, “A Neural Algorithm of Artistic Style”. This research project attempts to replicate and improve upon the work done by Leon Gatys. The purpose of this research is to experiment using a variety of feature maps and optimizing the loss function to identify visually appealing results. A total variation loss factor is introduced to minimize pixilation and sharpen feature formation. Images generated have been assigned a Mean Opinion Score (MOS) by a group of non-bias individuals to affirm the attractiveness of the results.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».