程式化的神经绘画 | | | PyTorch正式实施预打印纸“ Stylized Neural Painting”，已被CVPR 2021接受。 我们提出了一种图像到绘画的翻译方法，该方法可以生成样式可控的生动逼真的绘画作品。 与以前的将图像转换表示为逐像素预测的图像到图像转换方法不同，我们在向量化的环境中处理这种艺术创作过程，并产生一系列可实际用于笔画的有意义的笔画参数。 由于典型的矢量渲染是不可区分的，因此我们设计了一种新型的神经渲染器，它模仿了矢量渲染器的行为，然后将笔画预测作为参

HiSD：通过层次样式解开进行图像到图像的翻译 pytorch正式实施的论文“实现”。 HiSD是SOTA图像到图像的转换方法，可实现多个标签的可伸缩性和可控制的多样性，并具有令人难以置信的分解效果。 在我们的方法中，用于操纵每个标签的样式不仅可以由随机噪声生成，还可以从图像中提取！ 另外，样式可以平滑地插值，例如： 所有版本均以统一的HiSD模型进行生产，并经过端到端培训。 快速开始 克隆此仓库： git clone https://github.com/imlixinyang/Hi