视频风格变换技术的探讨

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2023-11-02 16:37:13

引言

视频风格变换技术在近年来备受关注，但如何将这个技术从图像拓展到视频领域，并实现高质量的视频风格变换仍然是一个挑战。本文将从迭代图像风格转换、前向图片风格转换、迭代视频风格转换以及前向迭代视频风格转换四个方面介绍视频风格变换技术，同时介绍腾讯AILab基于深度学习设计的前向视频风格变换网络。

迭代图像风格转换

迭代图像风格转换是一种通过反向传播算法将输入图像的内容和指定风格图像的风格合成为一张新的图像的方法。具体实现方式是先输入一张随机噪声图，经过VGG-19网络，提取出预先定义好的content和style特征，然后通过反向传播的过程，不断修改随机噪声图，使其越来越接近于输入图像的content和指定风格图像的style。但是，迭代式的方法没有训练和自学习的过程，速度慢，处理一张图像需要较长时间。

前向图片风格转换

前向图片风格转换是一种使用前向网络完成图像风格变换的方法，其实现方式是通过卷积和反卷积网络进行下采样和上采样，使用残差网络层提高生成图像的质量，同时使用损失函数包括内容损失和风格损失，最终生成高质量的图像。

迭代视频风格转换

迭代视频风格转换是一种将风格变换技术由图像向视频领域拓展的方法，但是这种方法很难保证视频帧间风格的一致性，处理速度也很慢，处理一帧视频需要3分钟左右。因此，Ruder等人提出了一种迭代式的做法，通过两帧像素之间的对应关系信息来约束视频的风格变换。但是该方法处理速度非常慢，品质高度依赖光流的精确性。

前向迭代视频风格转换

为了解决迭代视频风格转换的问题，腾讯AILab设计了一种前向视频风格变换网络，通过大量视频数据进行训练，自动辨别学习效果，并自我优化，同时保持输出结果的时间一致性，最终高效地完成高质量的视频风格变换。

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