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- 네트워크가 명시적으로 훈련받은 스타일에만 작용한다.
- 한 번도 보지못한, 혹은 많은 스타일에 대해서도 성능을 갖는 것이 목표.
이 방법의 장점 : 테스트 타임에 처음 보는 이미지에 대해 적절한 스타일을 예측할 수 있다!
PCA를 한뒤, 중심 축을 평균, 각각 +- 2표준 편차씩 움직여서 변화를 봤다. style 이미지와 linear ineterpolation도 가능한 듯하다.
github.com/magenta/magenta/tree/master/magenta/models/arbitrary_image_stylization
magenta/magenta
Magenta: Music and Art Generation with Machine Intelligence - magenta/magenta
github.com
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