Neural Style Transfer: Prismaの背景技術を解説する

写真をピカソやゴッホのようなスタイルに変換できるアプリPrismaが話題になりました。多くの人は、ディープラーニングが使われているかどうかとは関係なく、純粋にアプリを楽しんでいるのだと思います。 このようにディープラーニングを使った人気アプリが出てくるということは非常に良いことではないかと思います。今回は、Prismaの背景技術（と思われるもの）を解説していきます。 目次 基礎理論 実装 改善 高速化 まとめ 基礎理論 ディープラーニングを使ったアート系の論文は色々と出ていますが、一番基礎となる論文はGatys et al. 2016ではないかと思います。プレプリント版は2015年8月に出ています。 この論文は記事として取り上げられて話題になっていたりもしたので、知っている人も多いのではないかと思います。この章では、スタイル変換の基礎となるこの論文を解説していきます。 Gatys et a

[darontitech]

“BFG”

[neoloie]

BGR画像の変換、RGB画像のチャネルごとの平均値など記載あり

[wshinya]

Neural Style Transfer: Prismaの背景技術を解説する

[TYK]

スタイル転写

[stealthinu]

Prisma等で使われている画風変換について、元となった論文の理論とその後の発展についてまとまってる。この手のこと追いかけるにはこれ大変良い内容。