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1. (WO2018111786) STYLISATION D'IMAGE BASÉE SUR UN RÉSEAU D'APPRENTISSAGE
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N° de publication : WO/2018/111786 N° de la demande internationale : PCT/US2017/065664
Date de publication : 21.06.2018 Date de dépôt international : 12.12.2017
CIB :
G06T 11/00 (2006.01)
Déposants : MICROSOFT TECHNOLOGY LICENSING, LLC[US/US]; One Microsoft Way Redmond, Washington 98052-6399, US
Inventeurs : HUA, Gang; US
YUAN, Lu; US
LIAO, Jing; US
CHEN, Dongdong; US
Mandataire : MINHAS, Sandip S.; US
CHEN, Wei-Chen Nicholas; US
DRAKOS, Katherine J.; US
HINOJOSA, Brianna L.; US
HOLMES, Danielle J.; US
SWAIN, Cassandra T.; US
WONG, Thomas S.; US
CHOI, Daniel; US
HWANG, William C.; US
WIGHT, Stephen A.; US
CHATTERJEE, Aaron C.; US
Données relatives à la priorité :
201611170887.416.12.2016CN
Titre (EN) IMAGE STYLIZATION BASED ON LEARNING NETWORK
(FR) STYLISATION D'IMAGE BASÉE SUR UN RÉSEAU D'APPRENTISSAGE
Abrégé : front page image
(EN) In accordance with implementations of the subject matter described herein, there is provided a solution of image stylization based on a learning network. In this solution, a learning network is trained with a plurality of images and a reference image with a particular texture style. A plurality of different sub-networks of the learning network is trained, respectively. Specifically, one of the sub-networks is trained to extract one or more feature maps from the source image and transform the feature maps with the texture style applied thereon to a target image. Each of the feature maps indicates part of feature information of the source image. Another sub-network is trained to apply a specified texture style to the extracted feature maps, such that the target image generated based on the processed feature maps can embody the specified texture style.
(FR) Conformément à des mises en oeuvre de la présente invention, l'invention concerne une solution de stylisation d'image basée sur un réseau d'apprentissage. Dans cette solution, un réseau d'apprentissage est entraîné avec une pluralité d'images et une image de référence ayant un style de texture particulier. Une pluralité de sous-réseaux différents du réseau d'apprentissage est entraîné, respectivement. En particulier, l'un des sous-réseaux est entraîné pour extraire une ou plusieurs cartes de caractéristiques à partir de l'image source et transformer les cartes de caractéristiques avec le style de texture appliqué sur celles-ci à une image cible. Chacune des cartes de caractéristiques indique une partie des informations de caractéristiques de l'image source. Un autre sous-réseau est entraîné pour appliquer un style de texture spécifié aux cartes de caractéristiques extraites, de telle sorte que l'image cible générée sur la base des cartes de caractéristiques traitées peut matérialiser le style de texture spécifié.
États désignés : AE, AG, AL, AM, AO, AT, AU, AZ, BA, BB, BG, BH, BN, BR, BW, BY, BZ, CA, CH, CL, CN, CO, CR, CU, CZ, DE, DJ, DK, DM, DO, DZ, EC, EE, EG, ES, FI, GB, GD, GE, GH, GM, GT, HN, HR, HU, ID, IL, IN, IR, IS, JO, JP, KE, KG, KH, KN, KP, KR, KW, KZ, LA, LC, LK, LR, LS, LU, LY, MA, MD, ME, MG, MK, MN, MW, MX, MY, MZ, NA, NG, NI, NO, NZ, OM, PA, PE, PG, PH, PL, PT, QA, RO, RS, RU, RW, SA, SC, SD, SE, SG, SK, SL, SM, ST, SV, SY, TH, TJ, TM, TN, TR, TT, TZ, UA, UG, US, UZ, VC, VN, ZA, ZM, ZW
Organisation régionale africaine de la propriété intellectuelle (ARIPO) (BW, GH, GM, KE, LR, LS, MW, MZ, NA, RW, SD, SL, ST, SZ, TZ, UG, ZM, ZW)
Office eurasien des brevets (OEAB) (AM, AZ, BY, KG, KZ, RU, TJ, TM)
Office européen des brevets (OEB (AL, AT, BE, BG, CH, CY, CZ, DE, DK, EE, ES, FI, FR, GB, GR, HR, HU, IE, IS, IT, LT, LU, LV, MC, MK, MT, NL, NO, PL, PT, RO, RS, SE, SI, SK, SM, TR)
Organisation africaine de la propriété intellectuelle (OAPI) (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GQ, GW, KM, ML, MR, NE, SN, TD, TG)
Langue de publication : anglais (EN)
Langue de dépôt : anglais (EN)