基于深度神经网络的图像风格化方法综述

摘要：

图像风格化旨在通过风格化模型,将一幅图像在保持语义内容不变的同时从一种风格转换到另一种风格.鉴于深度神经网络强大的特征提取和表达能力,学者们先后提出各种基于深度神经网络的图像风格化方法.文中根据风格的定义方式,将基于深度神经网络的图像风格化方法划分为基于参考的图像风格化方法和基于域的图像风格化方法,并对相关文献进行归纳梳理.与已有相关综述不同,文中只研究基于深度神经网络的图像风格化方法,从风格定义的角度进行详尽全面的分类.最后总结目前代表性工作在图像风格化任务常用数据集上的实验结果,分析现有方法存在的问题,并基于这些问题展望未来工作.

关键词：图像风格化、深度神经网络、基于域的图像风格化、基于参考的图像风格化

所属期刊栏目：35

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：华为-华中科技大学DigiX智慧体验联合创新中心项目DigiX

在线出版日期：2022-05-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共15页

页码：333-347