[ECCV2022] CCPL: Contrastive Coherence Preserving Loss for Versatile Style Transfer

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一种通用的风格转移方法,可以实现艺术、逼真的风格迁移,以及实现视频的风格迁移,同时在训练过程中并没有视频的参与

Demystifying Neural Style Transfer

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Style transfer is essentially a domain adaptation problem, which aligns the feature distributions.

基于CLIPstyler的研究过程记录

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对CLIPstyler进行研究的过程记录

[CVPR2022] CLIPstyler: Image Style Transfer with a Single Text Condition

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使用CLIP进行风格迁移