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USING CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK STYLE TRANSFER TO AUTOMATE GRAPHIC DESIGN CREATION

机译:使用卷积神经网络风格的转移来自动化图形设计创建

摘要

A silhouette image and a style image are input to a convolutional neural network to produce respective content feature layer and pattern feature layers. A reference image is input into the convolutional neural network to determine reference feature layers. For each of a plurality of iterations, a combination loss of the convolutional neural network is minimized to obtain an output image comprising an abstraction of the style image within confines of the silhouette image. The combination loss includes a content loss based on the content feature layers and a style loss based on the pattern feature layers.
机译:轮廓图像和样式图像被输入到卷积神经网络,以产生相应的内容特征层和图案特征层。参考图像被输入到卷积神经网络中以确定参考特征层。对于多个迭代中的每一个,卷积神经网络的组合丢失被最小化以获得包括在轮廓图像的范围内的样式图像的抽象的输出图像。组合损耗包括基于内容特征层的内容损耗和基于模式特征层的样式损耗。

著录项

  • 公开/公告号EP3822917A1

    专利类型

  • 公开/公告日2021-05-19

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 PALO ALTO RESEARCH CENTER INCORPORATED;

    申请/专利号EP20200204787

  • 发明设计人 KUBENDRAN KALAIVANI RAMEA;

    申请日2020-10-29

  • 分类号G06T11;G06N3/04;G06N3/08;

  • 国家 EP

  • 入库时间 2024-06-14 21:33:23

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