Number of octaves (where 1 means "Consider only 1

[--layers LAYERS [LAYERS ...]] [--max-iter MAX_ITER]

我们使用简单的优化过程来合成我们的图像。其他研究已经表明，可以训练前馈神经网络来近似这种优化（Johnson等人于2016年提出），因此，用我们的多尺度目标来尝试这些方法是很有意思的。对于该网络的架构可能需要一些类似的多尺度方法，否则相同的感受野问题将适用于该前馈网络。

[--if-shift IF_SHIFT] [--if-order IF_ORDER]

Synthesize image from texture

在75张照片中对格拉姆矩阵求平均值，图为秋天的多伦多Dundas 西街

isbn = {978-1-4503-5406-6/17/11}

--seed {random,symmetric}

--source SOURCE [SOURCE ...], -s SOURCE [SOURCE ...]

--max-iter MAX_ITER, -m MAX_ITER

How to combine gram matrices when multiple sources

Pixel height of generated image. If not specified,

[--count COUNT] [--mul MUL] [--if-weight IF_WEIGHT]

What boundary condition to use for convolutions

url = {},

配置

year = {2017},

KERAS_BACKEND=tensorflow python3 synthesize.py -s bark.jpg

当源图像具有高分辨率，或包含多个有趣特征的尺度时，它始终执行Gatys技术。

更多信息在研究页面（）。

Prefix to append to output directory (default: out)

最直接有用的标志：

论文简介

--output-width OUTPUT_WIDTH, -ow OUTPUT_WIDTH

Maximum iterations for the L-BFGS-B optimizer

--layers LAYERS [LAYERS ...], -l LAYERS [LAYERS ...]

Save an in-progress optimization image every

floyd init subjective-functions

--if-weight IF_WEIGHT

--tol TOL Gradient scale at which to terminate optimization

--save-every SAVE_EVERY, -n SAVE_EVERY

2.0)

[--output-dir OUTPUT_DIR] [--tol TOL] --source SOURCE

然而，只有当图像中语义显著的特征处于一个适用网路的正确尺度时，这种方法才会奏效，而且在实际应用中，通用CNN架构中间层的特征接受域相对较小[Luo等人于2016年提出]。由Gatys等人使用的来自Simonyan和Zisserman [2014]的流行VGG架构是在224×224像素的图片上进行训练的，其中它的相关特征会相当小。

[--source-scale SOURCE_SCALE]

由格拉姆矩阵表示的这些中间层间的特征映射之间的相关性，被证明是纹理表示的一种强有力方法。通过合成一个新的图像，其格拉姆矩阵接近于样本图像（例如通过梯度下降得到），我们可以得到具有相似纹理的图像。

7])

来自高分辨率来源Halei Laihaweadu的纹理合成算法的演示

论文概述

在GPU上快速运行，如果你有一个FloydHub的帐户；

[SOURCE ...]

--octaves OCTAVES, -o OCTAVES

点击链接获取更多样本图片（包含多项分辨率）

如果你正在进行神经文理合成（texture synthesis）的相关工作，那么你可以使用多尺度高斯金字塔表示法（multi-scale Gaussian pyramid representation），这样的话一切事情就会变得更加美好了！

在撰写本文时，输出：

source-scale (default: None)

Which layers to match gram matrices on (default: [2,

location = {Bangkok},

--data-dir DATA_DIR, -d DATA_DIR

publisher = {ACM},

代码实现

pip3 install -r requirements.txt

--output-width, --output-height, output dimensions in pixels

我们表明，与其在CNN的多层匹配统计属性，不如跨越多个高斯金字塔的尺度匹配少量网络层以获得更好的结果，这导致了高质量合成的高分辨率纹理。

List of file to use as source textures (default: None)

--mul MUL Multiply target grams by this amount (default: 1.0)

--join-mode {average,max}, -j {average,max}

自然延伸将尝试多尺度风格转移（Gatys等人2015a），随后使用我们的目标函数来代表“风格损失（style loss）”。

(default: 1e-09)

研究结果证明，将这两种想法结合起来用以构建高分辨率图像的方法既简单又强大。我们想要最小化的损失函数的框图如下所示：

这段代码希望有一天会有所改进。

对平铺图像和烟雾图像中的格拉姆矩阵进行组合

--source-width SOURCE_WIDTH, -sw SOURCE_WIDTH

在传统的纹理合成领域中，这个问题已经用高斯金字塔（Gaussian pyramid）多尺度图像表示的概念得以解决。

安装要求

-h, --help show this help message and exit

equal to output-width. (default: None)

最近，在训练一个卷积神经网络进行图像分类中，烈焰公益服，通过充分利用中间表示（intermediate representations）的优势（Gatys等人于2015年提出），基于样本的纹理合成技术在质量上有了很大的提升。

How to seed the optimization (default: random)

[--source-width SOURCE_WIDTH]