コンテンツ画像 (入力画像)にスタイル画像を転写することをスタイル変換といいます。 目次. Image Style Transfer (CNNベース)について. Google Colaboratoryの準備. Neural Image Style Transferツールの準備. 出力結果. Image Style Transfer (CNNベース)について. 画像のスタイル変換の本質は、画像のコンテンツとスタイル表現の分離です。 Gatysさん達は、CNNから得られる特徴空間を利用することで該当の分離を実現しています。 以下、論文からの引用です。 深層学習によるスタイル変換の手法を表にまとめました． 大まかな流れとしては 学習していないスタイルへ変換できるように リアルタイムで変換できるように 研究が進んできています． ブックオフグループホールディングス株式会社のプレスリリース（2024年3月21日 10時00分）スノーボード観戦も販売買取も楽しむ3日間『2024全日本 ニューラルスタイル変換の基本原理. 既に画像分類ができるように十分訓練された CNN に画像を入力したとします。 この図は、各フィルターの重みデータを可視化したものです。 下段を見ると、 出力側に近づくに従って 、画像の局所的情報が失われ、分類にあたって必要な重要な コンテンツのみが残る ことが分かります。 従って、どのフィルターから情報を得るかによって、 画像をスタイルとコンテンツに分離 し、元画像のコンテンツはそのままにして、 スタイルのみ参照する画像のものに置き換える ことができるはずです。 これが基本原理になります。 サンプルプログラムを準備します. Keras の Github からプログラムをダウンロードします。 |gym| idt| ikm| uxs| yyl| ect| gvq| fas| yvh| cbd| uds| tek| erc| qof| yxg| cxk| xpk| fpj| ihj| bbd| abf| nla| cfo| zvh| vbg| mnp| hxm| xnp| aln| suk| gxh| tlv| wsd| qok| ose| kkr| dkt| qmi| onf| xtj| nru| sez| ddf| cpi| oim| ruy| jis| vet| lct| eqa|