RoNet은 연속적인 이미지 변환을 위한 새로운 회전 기반 솔루션을 제안합니다. 기존 접근법의 선형 가정의 한계를 극복하기 위해 이미지의 스타일 표현을 회전 평면에 매핑하고 자동으로 적절한 회전 평면을 학습합니다. 또한 복잡한 텍스처의 사실적인 변환을 위해 패치 기반 의미론적 스타일 손실 함수를 설계했습니다.
구체적으로:
실험 결과, RoNet은 다양한 변환 시나리오(계절 변화, 실사 얼굴 → 만화 초상화, 주간 변화 등)에서 우수한 시각적 품질과 연속성을 보여줍니다.
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by Yi Li,Xin Xi... às arxiv.org 04-09-2024
https://arxiv.org/pdf/2404.04474.pdfPerguntas Mais Profundas