Regional Style and Color Transfer

本文提出了一种新的地域风格转移方法。现有方法往往存在一个缺点，即将样式均匀地应用于整个图像，导致样式不一致或应用于具有前景元素（如人物）的图像时前景对象扭曲。为解决这个限制，我们提出了一种新的方法，利用分割网络精确地隔离输入图像中的前景对象。随后，样式转移仅应用于背景区域。然后，被隔离的前景对象被精心地重新整合到样式转移的背景中。为了增强前景和背景之间的视觉连贯性，在重新整合前景元素之前，对前景元素进行了颜色转移。最后，我们利用羽化技术实现前景和背景的无缝融合，从而产生一个视觉上统一和美观的最终合成图像。广泛的评估表明，与传统方法相比，我们提出的方法产生了更自然的风格转换。

论文提出了一种新的地域风格转换方法，旨在解决现有方法在应用于带前景元素的图像时产生的样式不一致和前景元素扭曲的问题。

该方法利用分割网络精确地隔离输入图像中的前景对象，然后仅将样式转移应用于背景区域。隔离的前景对象随后被精心重新整合到样式转移的背景中。为了增强前景和背景之间的视觉一致性，还使用了颜色转移步骤。最后，使用羽化技术实现前景和背景的无缝融合。

论文的实验结果表明，该方法相比传统方法可以产生更自然的风格转换。作者还使用了多个数据集进行了广泛的评估，并公开了代码。

最近的相关研究包括：'A Neural Algorithm of Artistic Style'，'Fast Patch-based Style Transfer of Arbitrary Style'。