Generative AI Model for Artistic Style Transfer Using Convolutional Neural Networks

要約

芸術的スタイルの転送は、生成型人工知能の魅力的なアプリケーションであり、ある画像のコンテンツを別の画像の芸術的スタイルと融合して、ユニークな視覚的構成を作成することを含みます。
この論文では、畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) を使用したスタイル転送のための新しい手法の包括的な概要を示します。
CNN によって学習された深い画像表現を活用することで、画像のコンテンツとスタイルを分離して操作する方法を示し、コンテンツとスタイルを調和のとれた方法で組み合わせた高品質の画像の合成を可能にします。
コンテンツとスタイルの表現、損失計算、最適化などの方法論を説明し、さまざまなスタイルやコンテンツにわたるアプローチの有効性と汎用性を強調する実験結果を紹介します。

要約(オリジナル)

Artistic style transfer, a captivating application of generative artificial intelligence, involves fusing the content of one image with the artistic style of another to create unique visual compositions. This paper presents a comprehensive overview of a novel technique for style transfer using Convolutional Neural Networks (CNNs). By leveraging deep image representations learned by CNNs, we demonstrate how to separate and manipulate image content and style, enabling the synthesis of high-quality images that combine content and style in a harmonious manner. We describe the methodology, including content and style representations, loss computation, and optimization, and showcase experimental results highlighting the effectiveness and versatility of the approach across different styles and content

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