iOS 图片风格转换(CoreML)[译] 纹理网络:在前馈网络中开展纹理合成和风格化。

1. 前言

  图片风格转换最早入人们的视野,估计即使是Prisma这款来自俄罗斯之网红App。他采用神经网络(多层卷积神经网络)将图纸转换成一定风格艺术照片。利用图片风格转换算法,我们可以拿一个图片放入以及教练好之神经网络模型进行展望结果得到风格迥异,独具特色的图。随着iOS11苹果推出了CoreML,我们得好自在将训练好之这些风格转换模型转换成为苹果之CoreML
Model,并采取是模型来进展图片风格转换。

图形风格转换 @Prisma

题目:Texture Networks: Feed-forward Synthesis of Textures and Stylized Images

2. 图片风格转换算法介绍

  2015年,德国科学家 Gatys等丁登一篇名叫也《A Neural Algorithm of
Artistic
Style》的论文,打开了神经网络在图像艺术创作的大门。作者采取VGG16模对相同布置原图(Content
Image)和平等摆设风格图(Style
Image)分别开展图像特征提取。通过行使对片栽特色构造损失函数,对平摆放初始化图片进行损失价值计算并反映重绘图像得到生成图(Generated
Image)。但是是算法每一样破好成一摆图都得开展相同赖网络训练,需要吃的时空较丰富。斯坦福大学的Johnson[6]顶人口提出了便捷风格转移算法,训练一个大网,对于随意一摆放图都得转移成网络对应的品格。快速转换算法包含两个大网。一个吗图转换网络(Image
Transform Network),一个呢损失网络(Loss
Network)。在训练等采用大量图纸用有限个网络开展训练取得模型,在出口等套用模型将结果进行输出得到生成图。他们得出的大网相对Gatys的范得到生成图的速度快齐三只数据级。我们当iPhone上开展图片风格转换的早晚可采取Johnson的道迅速的生成风格图片,当然使用Gatys的计呢是足以的,但是当生成图片的时会损耗又多之下。

疾风格迁移算法

  上图虽凡是快风格迁移算法的共同体布局图,该算法包括图形转换网络及损失计网络。其中图片转换网络是一个差不多重叠卷积神经网络,它用一如既往摆设输入的故图片转换成为同摆生成图片。损失计网络是一个VGG-16网络,用于计算图片转换网络生成图片对于我们输入的风格图和原图之间的损失大小。通过计算生成图与原图的始末损失以及生成图与风格图的风格损失大小来判断生成图的质。通过不停精打细算来减损失,反向传播到图片转换网络并针对性那个进行优化,最终抱合格的图片风格转换模型。而这个模型就可以叫我们连用来进展图片及具体有一样风格的换。

图片 1

3. CoreML介绍

  CoreML 是 Apple 今年 WWDC
新生产面向开发者的机上框架。如果我们来一个MLModel我们好好之以Model进行结果的预测,所有的MLModel都见面产生以下结构。

MLModel结构

  一般一个MLModel文件会连MLInput,MLModel,MLOutput三片,我们用数据封装成为Input并交付受MLModel,模型会展开结果预计并出口预测结果Output,我们又用预计的结果转换成我们用的数据类型。

效果图

4. 代码实现

  CoreML对图片的拍卖还需用图纸转换成CVPixelBufferRef多少,这里提供平等段子UIImageCVPixelBufferRef的代码。

CVPixelBufferRef转换代码

  将图片转换成CVPixelBufferRef此后放入模型进行拍卖生成Output并拿走结果,结果也是一个CVPixelBufferRef的数据。

Output

  所以这里我们尚待用CVPixelBufferRef转回去UIImage,具体的贯彻代码如下:

image.png

更多具体的代码见项目。

图片 2

5. 细节优化

  • 章地址:arXiv:1603.03417.《Texture Networks: Feed-forward
    Synthesis of Textures and Stylized
    Images》
  • Github链接:https://github.com/DmitryUlyanov/texture\_nets
5.1 合成图生成效应转换

突发性我们见面以为合成图的职能并无如意,如下面的言传身教图1跟2,我们好看看2业已跟1差异非常之十分了,一定水准达到我会觉得风格过度了。这个时段咱们得以经调整合成图的效果来换取整体构图之完整性,比如说图3的风格就发50%。我们可看出图3变成如会越切实要与此同时出特有风味。此外尚得经调整对比度,颜色饱和度来调动构图,这里就待依据图片消耗又多的光阴了。

示例图 @Fzliu

(转载请注明出处:[译] 纹理网络:在前馈网络中展开纹理合成和风格化
(zhwhong) )

5.2 合成图颜色转换

图片风格转换在我看来有某些是出格而也是沉重的,那即便是颜色之迁徙。我么可以视于示例图2受到,合成图是运梵高的星空转换出来的图片,整体图片纹理以及颜色进行了变更。这个时段要我们想保留原图的颜料如未知合成图的纹理,就得使用YUV颜色空间拓展更换。

示例图2

YUV是图片的等同栽多少格式,YUV中的“Y”表示图片的知情程度;“U”代表色度,也称饱和度;“V”代表浓度。从YUV的示例图我们可以老懂的观看她们的切切实实意思。

YUV示例

每当这边我们可见见中U以及V可以充分好代表图片的颜料,而Y代表了图的大多数情节。因此我们好移植原图的U以及V到合成图上,就可收获示例图2受之颜色转换合成图了。


6. 运作环境

  • Mac OS 10.12.6
  • Xcode 9 beta 6
  • Python 3.1
  • Tensorflow 1.0
  • Keras 2
  • Coremltools 0.4.0

Abstract

摘要:Gatys
等人口多年来征,深度网络好生良好的纹理,也可就此纯的纹路样例来风格化一摆设图。然而,他们之方要经一个老而极端占内存的梯度下降优化过程。我们在这个提出一个代表的措施,可以将计算的承受转移到一个独自的学阶段。给得一个纹理样例,我们的方式会训练一个一体的面前馈卷积网络来深成多独一样之纹理任意大小的样品,并以一个加以的图像转换成富有艺术风格的任何一个图像。此结论的纱是格外轻量级的,但好起质媲美
gatys
等人的纹理,且提升了数百倍的进度。宽泛的游说,我们强调的之所以繁体且具备表现力的代价函数来训练前馈网络型就等同措施,是很强和颇具灵活性的。

7. Demo

这里自己以长存的风骨转换模型集合在一起写了一个作风转换Demo,具体可以呈现截图:

shoot1.jpeg

shoot2.jpeg

shoot3.jpeg

shoot4.jpeg

shoot5.jpeg

shoot6.jpeg

Demo地址:https://github.com/kingandyoga/StyleTransfer-iOS

一.简介

一对多年来之劳作证实深度神经网络在面临图像方面的挑战时凡有不错能力的。大部分之转变网络是用随意种子开始举行前馈计算,而Gatys等人察觉了大让人感动的结果,通过对网进行描述性的钻,比如图像统计。他们之之想法是减掉图像生成的轻易取样以相当确定的统计特征。在纹理合成这块,参考数据是一个纯的可见纹理图,目标是生一个该纹理的样例图。在风格化这块,目标是以兼容的首先图像的作风,(用部分小级别的统计数据来捕获),和亚图像的情节(用高档别的统计数据来捕获)。通过这种办法,一个图像的作风好以匪移内容的前提下给别一个风格取代。

相当统计特征的干活在实践中表现对,概念上是简约的,且实验求证,用在图像分类等题材达到之现的神经网络(如VGG)可以直接拿来开图像的发。然而Gatys等丁想的这个方法吗是发生短板的,建立于梯度下降漫长迭代的根基及的方案,必须依反向传播之进程来日趋转移像素点的价,直到出现期望之遍布。这样迭代的历程还是于GPU上还亟需几秒钟去出一个不行有些尺寸的图形,换成那个尺寸图片后尚可能面临内存不够用之题目,需要占用更多之内存。而跟的相互对立,本文提出的前馈网络生成器则又胜效率,因为其不过需要一个简短的简易的针对性网求值,不需要承担反向传播时的意气风发代价。

在即时篇论文中,我们根本关注前馈网络生成器在纹理合成与图像风格化方面的力量。我们的行事任重而道远集中在三个组成部分,第一,我们首不成证实前馈网络生成器的法子会闹质与多样性及Gatys等人口提出的点子相媲美的意义。第二,我们提出的更动方法会形成少只数据级的涨潮与一个多少级的内存效率提升。用一个纯的紧密的前馈网络带来的赛性能,促使我们发出力量去用风格化转移到视频及手机用达到。第三,我们统筹了一个非常适合风格化任务的多尺寸生成器结构。

经发生的一心卷积网络(即我们叫纹理网络)可以变动任意大小的纹路和处理任意大小的图像。我们的章程吧象征了一个有趣之训练概念,即简单的前馈架构配上复杂且具有表现力的损失函数。我们信任,其他一些诙谐的结果,可以使用这个规则来出。

即篇论文里的别样一些,讲述了图像及纹理生成技巧的概述(Sect2),详细描述了我们的艺术(Sect3)提供了当普遍的出挑战性的纹理集图片及之壮大(Sect4)

8. 参考文献

  • [1]. Ethan Chan and Rishabh Bhargava. Show, Divide and Neural:
    Weighted Style Transfer[D]. Stanford University,2016
  • [2]. Leon A. Gatys, Alexander S. Ecker,Matthias Bethge. A Neural
    Algorithm of Artistic Style[D]. Germany,2015
  • [3]. Justin Johnson, Alexandre Alahi, Li Fei-Fei. Perceptual
    Losses for Real-Time Style Transfer and Super-Resolution[D].
    Stanford University,2016
  • [4]. Leon A.Gatys, Matthias Bethge, Aaron Hertzmann, Eli
    Shechtman.Preserving Color in Neural Artistic Style
    Transfer[D].Germany,2016
  • [5]. Apple Core ML documentation
    (https://developer.apple.com/documentation/coreml)
  • [6]. Style Transfer
    Sample(https://github.com/fzliu/style-transfer)
  • [7]. MLModelZoo

二. 背景与有关工作

1.用神经网络产生图片

相似情形下,生成一个图像x的进程,可以当从一个特定的分布P(x)开始之样品绘制问题。在纹理合成部分,一个遍布是由于同样摆放纹理样例x0确定的,因此我们得以将纹理合成的进程写作:

图片 3

每当风格转换上,这个一定的分布是由于同样布置表示风格的图像X0和次摆表示可见内容之图像X1共同决定的,所以可以拿作风转换的长河记否:

图片 4

(Mahendran & Vedaldi,2015;Gatys et
al.,2015a;b)将以此问题简化成一个找到一个具有特征的先行图片,构成一个梯度下降之题目。尤其是,为了从一个样例图片X0综合一个纹理,预图片可以表示也:

图片 5

要的凡优先图片:

图片 6

屡无是绝无仅有的,预采样是满多样性的,在实践中,样品采用部分优化算法从随机初始化Z出发,生成的图像就是函数的出口:

图片 7

这么的结果是一个分布:

图片 8

坏麻烦描述,但很容易采样,有充分好统计特征,能生出让人喜欢的视觉效果和多元化的图像。(Mahendran
& Vedaldi,2015)和(Gatys et
al.,2015a;b)都把她的统计数据建立在深神经网络层的响应上。我们的办法复用了Gatys提出的因特征图谱之间联系的点子。

2. 描述性纹理建模

以此艺术所讲述的法与博老牌的视觉纹理模型产生非常强的联系。对于纹理,它是大的设—-P(x)是一个定点的马尔可夫以机场(MRF)。既然这样,纹理是遍历的,人们也会考虑地方空间不更换统计。

图片 9

其间i表示空间坐标,F通常是同组线性滤波器的输出。ψ是一个直方图算子。然后,空间平均本地统计的原型纹理x0接近其样本平均数:

图片 10

Zhu等丁得框架模型用了之事实归纳出尽充分接力熵分布

图片 11

λ是参数,来配合他们的阅历估计。

图片 12

是框架的欠缺在于从太要命熵分布取样很艰苦,要化解这范围,需经过一直找到匹配所欲的统计的图像X来配合。
zhu等人口下线性滤波器,小波与直方图来树他们之纹理统计,(Mahendran&Vedaldi,2015;Gatys
et
al.,2015a;a)通过预训练的纵深网络取统计信息,不同的凡,他们以为风格化不是纹理合成的题材。

3. 生成器网络

一个选是利用神经网络作为描述器,构建生成器网络X =
G(z)直接拿一个自由或显参数Z向量当作输入来闹图片。如(dosovitskiy
et
al.,2015)的法门,学习之照耀从明确参数Z(例如拍摄对象的花色及观点)的图像,这是透过尽量拟合神经网络来减少

图片 13

的别,对于曾经解之图样参数组(Xi,Zi),虽然当时说不定产生视觉及大有吸引力的结果,但它需超前知道(x,

z)之间的涉及并无克支撑多样性。另一样栽艺术是考虑一个函数g(Z),参数Z是未知之,并起(简单)随机分布着采样。网络的靶子是拿这些随意值映射到像是一旦不的图像x

G(Z)。这就用我们衡量样品的质量,这通常表示也X和同样组示例图像X1之间的相距X1~Xn。关键的挑战是离开要能包括明显可用之例证,以保护样本的多样性。生成对抗网络(GAN;(Goodfellow
et
al.,2014))解决了这个题目,通过训练,结合生成器网络g(z),第二对抗网络f(x),试图区分样本g(z)和当图像样本。然后f可以让用来作一个权质量之样品,
g可以为训练来优化其。LAPGAN(Denton et
al.,2015)把GAN以以及了一个卷积网络的拉普拉斯金字塔,DCGAN(Radford et
al., 2015) 进一步优化了别对抗网络GAN,从十分非常的数量集中学习。

4. 矩配合网络

极致老熵模型(Zhu et
al.,1998)与最深之平均差(MMD)的思想意识密切相关(MMD)在(Gretton et
al.,2006)中颇具介绍。关键是观测某个确定分布的预期值

图片 14

检索来独一无二的规定分布p,从其派生的损失函数通过比较网络样本的统计平均值

图片 15

的法门来替GAN。他们因此它失去训练矩匹配纱(MMN)并且使它有多少的图片(例如手写数字集),我们的大网接近于矩匹配网络,不过用了深特别之统计并且考虑了与Li等人口全两样之采用。

三.纹理网络

咱俩现详细描述本文所提出的计。在比高层次来拘禁(见图2),我们的艺术是训练一个前馈的生成器网络G(generator
network),采用噪声样本Z作为输入并生成纹理样本g(z)作为出口。对于作风的更换,我们扩张这个纹理网络,同时利用噪声采样Z和情节图像Y,然后输出一个初的图像g(y,
z)此时纹理已给运及Y作为一个凸现的品格。每一个纹理要风格都使训练一个单独的底生成器网络,一旦训练好,它可以由此一个行之有效之前馈的计,合成任意数量的妄动大小的图像。在教练之生成网络g时的一个着重挑战就是是构建一个损失函数,可以自行评估所出的图像的质量。例如,GAN的核心思想是经过生成器网络来学习是损失。我们于Sect
3.1亮了一个很强的损失函数可以自预先训练好之固化网络被引入统计描述来得到,正如(gatys
et
al.,2015a;B)中所著。考虑到损失,我们对接下讨论生成器网络的架,用于纹理合成(Sect
3.2)并拿那推广至图像风格化(Sect 3.3)。

图片 16

贪图2所提出的架构的概述(纹理网络)。我们训练一个生成器网络(左),使用的代价函数是冲一个稳定的优先训练之描述符网络(右)的超强大的代价函数。在少只网络中,只有左手的生成器网络在让更新,并且在其后于用来纹理要图像合成。卷积块包含多单卷积层和非线性激活和采样及通道的连续。生成器网络的不同分支操作以不同的局面,是出于尺寸不同之噪声张量激活而来。

3.1 纹理和内容代价函数

我们的代价函数来自于Gatys等人口之舆论,比较图像数据是经一个先训练好之CNN(一般是VGG系列的一样舒缓)来衡量的,这个预训练好之CNN本来是供应图像分类的。这个描述器CNN在此所以来衡量纹理原型x0和生成图片x之间的非配合程度。用

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表示第i单特征通道,通过描述器中第l叠的卷积层在图片x上的表现得出。矩阵

图片 18

被定义为特点图片的内积

图片 19

考虑到这个网络是一个卷积网络,要算而对准其它职务的特征i, j 做计算。因此

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具备同等之相似结构,作为本地固定特点的无序的统计,是好作为纹理描述符存在的。在试中,Gatys等人口之所以含VGG中有些叠的矩阵集合来衡量纹理特征,这样以图x和纹理x0之间的的代价就是因故下式计算:

图片 21

除去纹理上的区别(texture loss),Gatys还为此了一个content
loss(由Mahendran& Vedaldi,2015受提出),这个content
loss比较了图片于某确定的卷积层上的输出(不合算进一步的统计数据如矩阵)

图片 22

Nl是特点通道在VGG第l层的通道数,与纹理差距相比最重点的不同之处在于:内容差距保留了原图的空间位置信息,因此这种Loss函数更可代表内容信息要无是纹理信息。类似于Gatys等人口,我们将以纹理损失(style
loss)配合训练纹理合成用的生成器网络,我们利用一个纹理损失(style
loss)和内容损失(content
loss)的加权组合,配合训练用来开图像风格化的生成器网络。在后世的图景下,内容层不应该保留和纹理层一样浅层的物,只有高层的始末应为保存。

3.2 生成器网络的纹理合成

咱今天议论用于纹理合成的生成器的结构和教练过程,把生成器网络的参数记为θ,这个网络为训练成用来讲一个噪声向量z转换成为一个由于纹理确定的分布Z。

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网布局:咱俩尝试了某些种结构用来做生成器网络g。最简便易行的凡一致弄错卷积,非线性激活和达成采样层,从一个噪音向量z起点,终止于做出同摆放图。虽然这种类型的型能来合理之结果,我们发现,多规格架构的结果有双重粗之纹理损失及重复好的感知质量,同时利用于少之参数以至于训练进度再快。图2富含了咱的大都规格架构的一个高层次的代表,将以其后详细介绍。纹理X0是一个tensor,shape=(M,M,3)包含了三只颜色通道,为了计算简单,假而分辨率M是2的盖,输入的噪声z是由K个随机tensor
zi组成,

图片 24

,我们往往用M=256
K=5,这个K个tensor都是单独和分布的,均匀分布之取样。每个随机噪声张量是出于同列卷积和非线性激活层首先处理,然后简单少于直达采样,再当附加通道连接于同,最后均分辨率的张量最终用一个1×1的滤镜映射到RGB图像x上。在觊觎2遭遇,每一个卷积块都蕴涵了三只卷积层,每个层都接着一个Relu激活层,这些卷积层分别吗3×3,
3×3
和1×1底感受野。步长stride为1,用循环卷积来解决边缘问题,这个充分抱用来纹理。特征图谱的数目,等于filter的数目,从不过小8通路及无限可怜40大路,参数个数为65K左右,可以抽至占300kb内存。上采样层之所以了简便的极致接近插值(我们品尝过全卷积,效果不好),我们发现批量刚则化层能非常非常的助力训练。就放在每个卷积层的背后,重要的凡,还要在连接层前面,因为沿着不同网络来的梯度需要经批量正则化来抵消一下。学习:上优化的过程用了随便梯度下降(SGD)算法,在各一样不行迭代时,SGD绘制一个略批量底噪音向量zk,对转移的纱开展前向评估,得到相应的图像

图片 25

,利用描述器网络对那个进展评估,获取纹理矩阵

图片 26

,最终计算Loss。(要知道

图片 27

)是固定的)在此之后开始倒转朝传来,生成器的参数在倒为传播时做计算,根据纹理损失达之梯度用来更新参数。LAPGAN也用了差不多规格之法,不过大凡分进行训练的,然而我们的生成器是端到端的当训练。

3.3图像风格化

为将这法子运用及图像风格化上,我们召开了一些改观,第一,这个生成器网络

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会于改动成:输入一个噪音变量z和一个图片y的增大,网络给训练成输出一个图像x,x在情节达靠近y,在作风及接近x0。举个例子,y可以是某之影,x0可以是同摆放印象使名画。网络布局:结构跟用来举行纹理合成的是一律的,唯一的要差异就在于,噪声向量zi,i=1K,要把输入图片y做为额外的通道联结上去(对y进行下采样获取不同尺寸),我们后来发现,把K从5改成6会带来更好的结果。\*\*学习:\*\*学习的过程是采样噪声向量ziZ自然图像yi~Y,然后调整生成器的参数θ,使得content
Loss和 style loss的和极端小:

图片 29

此地Z是和纹理合成时同样分布之一个噪音。Y是理所当然图像的更分布,α是一个百分比参数,为texture/style和content的比重。在训练中,我们发现上令人惊异的非常容易过拟合,而且它们可以近似于自然图像y的布,在一个充分小之图像池中。事实上,我们的结果吃较起质量之都用了累累之样例图片,我们把如此的实情归纳为:卷积结构下当地操作,因为具备同等之一部分组织,只是图像Y、内容风格比例在扭转,所以对当地操作来说,想使配合有的纹理会非常的困苦。尽管有这样的范围,所发生的风格化的图像通常有充分好之感知质量,虽然稍风格我们实在不可能由此优化原有的法门来取得好结果。

图片 30

Figure 3  与Gatys的职能相比

四. 实验记录重复多之技术细节

生成器网络的权重用Xavier的艺术初始化,训练用Torch7实现Adam,迭代2000次等,初始的求学速率为0.1,迭代1000不成之后开始因为各国200次于0.7的比重衰减。batch-size设置也16。和Gatys的论文被说的如出一辙,纹理损失texture
loss用{‘relu1_1′,’relu2_1′,’relu3_1′,’relu4_1′,’relu5_1’},VGG19模,内容损失用{‘relu4_2’}。完全训练好一个模需要简单个钟头,用NVIDIA
Tesla
K40,如果仅需要取得可承受之结果,则需之时又短,只需要分外少之迭代。

纹理合成:俺们把咱的主意与Gatys做了有的较,我们尚跟DCGAN比了,还和还和Portilla比了。图4表现了立四栽艺术比较后的结果,从品质达标吧,我们的生成器CNN和Gatys的结果是大半的,比另外两种植艺术有的质地要好。然而生成器CNN更加的过人效率(看Sect4.1),图1包括了又多之比较(生成器网络及Gatys及其他方的对照)

图片 31

Figure 4  四种方法在纹理合成上之相比

作风转换:训练集,自然图像是自ImageNet
ILSVRC2012底数据汇总随机抽取的。至于Gatys等人口得俗办法,我们发现风格化的结果是对α比例大乖巧的(style/content的比例)。在测试的上是参数在咱们的办法吃未能够调动,但是咱发现是比例仍可以通过调整输入噪声z的尺寸来调整(看图5)

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Figure 5  输入噪声z占比较之调动

咱拿咱的艺术以及Gatys比较了,用了一部分品格与情节图片,发现结果是殊有可比性的。有代表性的比较,包括固定参数,是包括以祈求3遇之,更多之补给资料,其他质量报告的结果记录在了图7中。

4.1 速度与内存消耗

俺们拿我们的方式和迭代优化的方法较快,通过权到达指定loss时每艺术要多少时。图6亮了迭代优化的点子需要大约10秒钟去有一个样品x,而我们的法门只有用20ms,达成了500倍增提速,这能怪好的支撑有哪怕经常采用比如视频拍卖。产生这样扎眼的异样有少数个因:1.生成器大网比VGG19稍太多,所以每次迭代的上要快的大多,我们的不二法门需要一个独门的大网来评估,通过避免倒朝传播,我们的法子呢缩减了很多内存需求,我们的点子变256×256的图片消耗256MB,
Gatys消耗1100MB。

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五. 讨论

我们提出了一个初的深上方式的纹路合成和图像化的想想,显而易见的,这个主意可为此来有局部错综复杂纹理及图片,用前馈网络的法子。能同采取反向传播之Gatys的办法有同样搞得色。这个思路的中标在突出了前馈网络在复杂数据变化、复杂问题解决及之合适性。这无异得逞的严重性是行使复杂的损失函数,设计不同的前馈架构,作为“专家”评估的前馈生成器的习性。因为我们的措施获得了发生甚好成效的纹路合成,今后咱们计划研究又好之损失函数来受纹路质量又好,实现了还使人印象深刻的结果。

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Reference

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补材料

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生成器结构

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图片 42

图片 43

左手第一列是style,上方第一实践是content

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256×256挺小训练之,但足以为此来转任意尺寸的图片

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