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Style Transfer Based on Style Primitive Discovery

机译：基于样式原始发现的样式转移

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Example-based stylization provides a direct way of making artistic effects for images. However existing methods are not suitable for artistic applications like Chinese embroidery. In this paper, we propose an example-based non-rigid image stylization method tailored for Chinese embroidery art. To this aim, a novel style transfer framework is presented, which works by using different aggregation patterns, i.e. regular primitive and stochastic primitive. We find that these two patterns are surprisingly effective in embroidery description. Specifically, we first extract these two style primitives from an example image according to the directionality and orientation. Then we employ a primitive selection algorithm to filter defected primitives. After that, we employ a sparse representation-based style transfer method, to synthesize the final result. In the experiments, the synthesis results show that our framework is superior to state-of-the-art methods and performs more efficient on large resolution images.
机译：基于示例的样式化提供了为图像制作艺术效果的直接方法。但是，现有方法不适用于中国刺绣等艺术应用。在本文中，我们提出了一种针对中国刺绣艺术的基于实例的非刚性图像样式化方法。为此，提出了一种新颖的样式转移框架，该框架通过使用不同的聚合模式（即常规图元和随机图元）工作。我们发现这两种图案在绣花描述中出奇地有效。具体来说，我们首先根据方向性和方向从示例图像中提取这两个样式基元。然后，我们采用图元选择算法来筛选有缺陷的图元。之后，我们采用基于稀疏表示的样式转换方法来合成最终结果。在实验中，综合结果表明，我们的框架优于最新方法，并且在高分辨率图像上的执行效率更高。

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