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上传时间: 2021-02-21
详细说明：神经画家：用于生成笔触画的习得性可区分约束
抽象的
我们探索了神经画家，这是从真正的不可微分和不确定的绘画程序中学到的笔触生成模型。 我们显示出，当训练代理人使用笔触“绘制”图像时，使用可微分的神经画笔可以更快地收敛。 我们提出了一种鼓励该代理在重建数字时遵循人性笔画的方法。 我们还探索了将神经绘画器用作可微分图像参数化的方法。 通过直接优化笔触以激活预训练卷积网络中的神经元，我们可以直接可视化ImageNet类别并生成每个类别的“理想”绘画。 最后，我们提出了一个称为内在样式转换的新概念。 通过仅使神经样式传递带来的内容损失最小化，我们允许美术媒介（在这种情况下为笔触）自然地决定所生成的样式
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