基于最强引力的空间非对齐图像数据风格迁移

摘要 针对图像风格迁移(Style Transfer)任务中的空间非对齐图像数据处理效果不理想的问题,提出一种基于语义学的最强引力方法.该方法是将图片与目标图片看作是一些高维度特征点(High-dimensional Feature Points)的集合,通过定义引力(Gravitation)来衡量两张图片中高维度特征点的相似程度.如果两张图片相似,则对应高维度特征点也互相吸引.生成图像的每个特征点在目标图像中找到与自身引力最强的特征点,然后最小化最强引力损失函数.实验结果表明,该方法对两张图片中语义相似的区域有很强的敏感度,生成图片的质量明显优于若干经典的方法