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Style Transfer for Anime Sketches with Enhanced Residual U-net and Auxiliary Classifier GAN

机译:具有增强的残差U-NET和辅助分类器GaN的动漫草图的风格传输

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摘要

Recently, with the revolutionary neural style transferring methods,creditable paintings can be synthesized automatically from content images andstyle images. However, when it comes to the task of applying a painting's styleto an anime sketch, these methods will just randomly colorize sketch lines asoutputs and fail in the main task: specific style tranfer. In this paper, weintegrated residual U-net to apply the style to the gray-scale sketch withauxiliary classifier generative adversarial network (AC-GAN). The whole processis automatic and fast, and the results are creditable in the quality of artstyle as well as colorization.
机译:最近,通过革命性的神经风格转移方法,可以从内容图像和STYLEY图像中自动合成可信绘画。但是,涉及应用绘画的STYLETO一个动漫素描的任务时,这些方法将只是随机着色绘制素描线asoutputs并在主任务中失败:特定样式转换。在本文中,我们将剩余的U-Net应用于灰度素描的灰度素描,伴随分类器发生的对抗网络(AC-GAN)。整个过程自动和快速,结果在艺术风格的质量和着色中是可信的。

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