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StyleBiFormer:融合BiFormer和可逆残差块的风格迁移
1
作者
刘昭阳
樊瑶
姜敏
《现代电子技术》
北大核心
2025年第15期37-44,共8页
针对CNN在捕获图像全局特征的局限性,以及Transformer在参数利用率上的不足,文中提出一种融合BiFormer和可逆残差块的风格迁移模型StyleBiFormer。首先使用语义位置编码,为模型提供Patch的语义信息和位置信息;然后使用编码器和可逆残差...
针对CNN在捕获图像全局特征的局限性,以及Transformer在参数利用率上的不足,文中提出一种融合BiFormer和可逆残差块的风格迁移模型StyleBiFormer。首先使用语义位置编码,为模型提供Patch的语义信息和位置信息;然后使用编码器和可逆残差块提取图像的全局特征和局部特征,有效避免了特征信息丢失问题;最后使用解码器融合最匹配的内容特征与风格特征,生成更具视觉冲击力的图像。定性和定量实验证明StyleBiFormer的有效性,与其他主流方法中效果最好的模型相比,所提模型在SSIM上增长了7%,在Gram Loss上降低了3%,生成的图像视觉效果较好,在保留全局特征的同时,避免了特征泄露问题。所提模型可以有效地提取并融合语义相似度最高的内容特征与风格特征,实现了生动的风格迁移效果,使原始图像在保留原有语义的同时,能够呈现出全新的风格面貌,能够较好地满足现实中的图像风格迁移任务。
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关键词
CNN
风格迁移
BiFormer
可逆残差块
语义位置编码
语义相似度
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职称材料
题名
StyleBiFormer:融合BiFormer和可逆残差块的风格迁移
1
作者
刘昭阳
樊瑶
姜敏
机构
西藏民族大学信息工程学院
出处
《现代电子技术》
北大核心
2025年第15期37-44,共8页
基金
国家自然科学基金项目(62062061)
西藏民族大学国家级重大课题培育项目(324132400307)。
文摘
针对CNN在捕获图像全局特征的局限性,以及Transformer在参数利用率上的不足,文中提出一种融合BiFormer和可逆残差块的风格迁移模型StyleBiFormer。首先使用语义位置编码,为模型提供Patch的语义信息和位置信息;然后使用编码器和可逆残差块提取图像的全局特征和局部特征,有效避免了特征信息丢失问题;最后使用解码器融合最匹配的内容特征与风格特征,生成更具视觉冲击力的图像。定性和定量实验证明StyleBiFormer的有效性,与其他主流方法中效果最好的模型相比,所提模型在SSIM上增长了7%,在Gram Loss上降低了3%,生成的图像视觉效果较好,在保留全局特征的同时,避免了特征泄露问题。所提模型可以有效地提取并融合语义相似度最高的内容特征与风格特征,实现了生动的风格迁移效果,使原始图像在保留原有语义的同时,能够呈现出全新的风格面貌,能够较好地满足现实中的图像风格迁移任务。
关键词
CNN
风格迁移
BiFormer
可逆残差块
语义位置编码
语义相似度
Keywords
CNN
style transfer
BiFormer
RRB
SPE
semantic similarity
分类号
TN911.73-34 [电子电信—通信与信息系统]
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
StyleBiFormer:融合BiFormer和可逆残差块的风格迁移
刘昭阳
樊瑶
姜敏
《现代电子技术》
北大核心
2025
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