StyleShot

En este documento, mostramos que una buena representación del estilo es crucial y suficiente para la transferencia de estilo generalizada sin ajuste en el tiempo de prueba. Logramos esto construyendo un codificador consciente del estilo y un conjunto de datos de estilo bien organizado llamado StyleGallery. Con un diseño dedicado para el aprendizaje de estilos, este codificador consciente del estilo se entrena para extraer representaciones de estilo expresivas con una estrategia de entrenamiento desacoplada, y StyleGallery permite la capacidad de generalización. Además, empleamos un codificador de fusión de contenido para mejorar la transferencia de estilo impulsada por imágenes. Destacamos que nuestro enfoque, llamado StyleShot, es simple pero efectivo para imitar varios estilos deseados, es decir, 3D, plano, abstracto o incluso estilos de grano fino, sin ajuste en el tiempo de prueba. Experimentos rigurosos validan que StyleShot logra un rendimiento superior en una amplia gama de estilos en comparación con los métodos existentes de última generación.