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人臉風(fēng)格化失敗問(wèn)題,風(fēng)格遷移

云知道遷移

圖像中的文本風(fēng)格遷移在藝術(shù)設(shè)計(jì)和學(xué)術(shù)研究中都能發(fā)揮作用：使用這兩種方法實(shí)現(xiàn)文本風(fēng)格遷移，可以得到充滿設(shè)計(jì)感的照片，設(shè)計(jì)師能快速地找到一個(gè)場(chǎng)景適合的文本風(fēng)格：（在上面兩幅圖中，左側(cè)這一列的圖像“復(fù)制”了頂端兩張小圖的文字風(fēng)格，生成了變換風(fēng)格后的圖像）一些帶有復(fù)雜背景的文本風(fēng)格也能完美復(fù)制到別的場(chǎng)景中：使用文本風(fēng)格遷移，可以輕松切換不同的打印字體（machineprintedtext）風(fēng)格 。
目前AI研究界里“文本風(fēng)格遷移”有什么重大成果？

人臉風(fēng)格化失敗問(wèn)題,風(fēng)格遷移


堪比取色器！多種文本風(fēng)格隨意復(fù)制畫圖軟件中的取色器很多人都用過(guò)，“吸管”吸一下就能復(fù)制你想要的顏色，然后就可以把這個(gè)顏色用到任何你想要改變的素材中：現(xiàn)在，文本的風(fēng)格也能實(shí)現(xiàn)這樣的“一鍵復(fù)制”了！最近，西班牙的研究人員成功實(shí)現(xiàn)了圖像中文本區(qū)域的風(fēng)格遷移（Selective Style Transfer for Text）：一張帶有文字的照片 一張文字風(fēng)格鮮明的照片就能輕松地改變?cè)瓉?lái)圖片中的文本風(fēng)格：（顏色、字體都發(fā)生了變化）甚至，用這種方法還能模仿別人的筆跡：這是一個(gè)人（稱為A）手寫文字片段的照片：這是另一個(gè)人（稱為B）手寫的另一段文字的照片：將A寫的這段文字變換為B的風(fēng)格，A寫的這段文字就變成了下面這樣的效果：這種針對(duì)圖像中的文字進(jìn)行風(fēng)格遷移的任務(wù)叫做選擇性文本風(fēng)格遷移（Selective Style Transfer for Text）：首先，自動(dòng)檢測(cè)圖像中文本所在的區(qū)域，然后將新的文本樣式應(yīng)用到該區(qū)域，圖像中的非文本部分保持不變 。
有兩種方法都實(shí)現(xiàn)了不錯(cuò)的文本風(fēng)格遷移效果：兩階段法和端到端法Two-stage兩階段法1）首先根據(jù)源風(fēng)格圖像（上圖中的Source Style Image）將整幅圖像（上圖中的Source Content Image）風(fēng)格化；2）利用TextFCN文本檢測(cè)器確定圖像中的文本區(qū)域，并計(jì)算該圖像區(qū)域像素級(jí)的熱圖 。
為了讓最終生成的圖像只改變文本區(qū)域的風(fēng)格，將原始圖像和使用TextFCN熱圖加權(quán)的風(fēng)格化圖像進(jìn)行混合 。這種方法可以獲得逼真的文本風(fēng)格化圖像，并確保非文本區(qū)域保持不變 。End-to end端到端法在深度學(xué)習(xí)中，端到端指的是輸入原始數(shù)據(jù)，輸出的是最后的結(jié)果，中間的一系列操作都在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部進(jìn)行，不必分模塊進(jìn)行處理（可以把中間的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)當(dāng)作黑盒子） 。
受到“蒸餾策略（distillation strategy）”的啟發(fā)，這項(xiàng)研究提出了一個(gè)新的端到端網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)（“蒸餾”的基本思想是將能夠解決不同任務(wù)的各種網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)到的信息傳遞到一個(gè)模型中） 。將圖像風(fēng)格轉(zhuǎn)換網(wǎng)絡(luò)（image style transformation network）與文本檢測(cè)器結(jié)合起來(lái)，利用預(yù)訓(xùn)練的圖像風(fēng)格轉(zhuǎn)換網(wǎng)絡(luò)和文本的真實(shí)注釋來(lái)訓(xùn)練一個(gè)隨機(jī)初始化圖像轉(zhuǎn)換網(wǎng)絡(luò)（上圖中的Selective Style Transfer），損失函數(shù)為均方誤差損失（mean squared error loss） 。
【人臉風(fēng)格化失敗問(wèn)題,風(fēng)格遷移】圖像中的文本風(fēng)格遷移在藝術(shù)設(shè)計(jì)和學(xué)術(shù)研究中都能發(fā)揮作用：使用這兩種方法實(shí)現(xiàn)文本風(fēng)格遷移，可以得到充滿設(shè)計(jì)感的照片，設(shè)計(jì)師能快速地找到一個(gè)場(chǎng)景適合的文本風(fēng)格：（在上面兩幅圖中，左側(cè)這一列的圖像“復(fù)制”了頂端兩張小圖的文字風(fēng)格，生成了變換風(fēng)格后的圖像）一些帶有復(fù)雜背景的文本風(fēng)格也能完美復(fù)制到別的場(chǎng)景中：使用文本風(fēng)格遷移，可以輕松切換不同的打印字體（machine printed text）風(fēng)格 。
利用這種特點(diǎn)，在文本識(shí)別任務(wù)中，可以將圖像中任意風(fēng)格的文本轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的風(fēng)格，減少識(shí)別步驟 。這種方法還是一種非常好的數(shù)據(jù)增強(qiáng)工具，可以增加文本的多樣性（同一段文字，不同的字體、顏色等屬性），提高文本檢測(cè)模型的性能 。送上原文地址：Selective Style Transfer for Text，詳細(xì)的技術(shù)實(shí)現(xiàn)可以參考文章中的介紹 。

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