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DeepStyle

„Neural Style Transfer“ beschreibt das Übertragen des Stils eines Bildes auf ein anderes Bild. Ist das Style-Bild z.B. ein Van-Gogh-Gemälde und das Content-Bild ein Foto vom Eiffelturm, dann wird ein Bild des Eiffelturms im Stil eines Van-Gogh-Gemäldes erzeugt. In diesem Projekt wurden mehrere tiefe neuronale Netzwerke für „Style Transfer“ implementiert, um deren Performance zu vergleichen.
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Beschreibung

"Neural Style Transfer" beschreibt den Vorgang des Übertragens des Stiles eines Bildes auf den Inhalt eines anderen Bildes mit Hilfe von "Machine Learning" Algorithmen. Hierzu wird ein Content-Bild und ein Style-Bild benötigt. Ist das Style-Bild z.B. ein Gemälde von Vincent van Gogh und das Content-Bild ein Foto vom Eiffelturm, dann erzeugt "Neural Style Transfer" ein Bild des Eiffelturms im Stil eines Vincent van Gogh Gemäldes. In diesem Projekt wurden mehrere tiefe neuronale Netzwerke mit Python implementiert, um verschiedene "Neural Style Transfer" Verfahren durchzuführen und um diese im Hinblick auf Performance und Qualität zu vergleichen. Der Schwerpunkt lag dabei auf der Performance. Die jeweiligen Algorithmen sind in ausgewählten wissenschaftlichen Publikationen beschrieben.




Projektart

Projektarbeit

Semester

WS2018/2019

Beteiligte Studiengänge

Medieninformatik (Bachelor, 7 Semester)

Team
Ute Orner
Betreuer
Johannes Maucher
Ansprechpartner

Ute Orner

uo002@hdm-stuttgart.de