我们提出Hypernst；基于超网络和stylegan2体系结构的图像艺术风格的神经风格转移（NST）技术。我们的贡献是一种新颖的方法，用于诱导通过度量空间进行参数化的样式转移，并预先训练基于样式的视觉搜索（SBV）。我们首次证明可以使用此类空间来驱动NST，从而从SBVS系统中启用样式的应用程序和插值。技术贡献是一个超网络，可以预测对型号的stylegan2的重量更新，而在各种各样的艺术内容（肖像）上，可以使用面部区域的语义图在每个区域量身定制样式参数化。我们在保留良好的风格转移性能的同时，在内容保存方面显示了超越最高的内容。
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