神经风格转移(NST)与视觉媒体的艺术风格有关。它可以描述为将艺术图像风格转移到普通照片上的过程。最近,许多研究考虑了NST算法的深度保护功能的增强,以解决当输入内容图像包含许多深度的众多对象时发生的不希望的效果。我们的方法使用了一个深层残留卷积网络,并使用实例归一化层,该层利用高级深度预测网络将深度保存作为内容和样式的附加损失函数集成。我们展示了有效保留内容图像的深度和全局结构的结果。三个不同的评估过程表明,我们的系统能够保留风格化结果的结构,同时表现出样式捕捉功能和美学质量,或与最先进的方法相当或优越。项目页面:https://ioannoue.github.io/depth-aware-nst-using-in.html。
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