Aplicación de filtros de concurrencias en redes neuronales convolucionales para mejorar la transferencia de estilos en imágenes

Abstract

El style transfer es una técnica de relativamente novedosa y consiste en generar una imagen en base a una fotografía y a una imagen artística, resultando esa imagen en una mezcla del contenido de la fotografía y el estilo de la imagen artística. Esta técnica puede resultar útil en diferentes ámbitos, desde editores de foto y video hasta videojuegos y realidad virtual. La manera más común de obtener un algoritmo de transferencia de estilos es mediante el uso de redes neuronales convolucionales, uno de los modelos de aprendizaje automático más potentes a la hora de tratar con imágenes, por su capacidad de extracción de determinadas características de las imágenes que les demos, la cual podemos modificar para extraer lo necesario de nuestras dos imágenes y obtener con ello la mezcla deseada. Añadido a este modelo, se va a tratar también con tensores de coocurrencias, que son herramientas muy potentes en el campo de la detección de imágenes (o image retrieval). El objetivo primario de este trabajo va a ser obtener un algoritmo de style transfer modificado frente al original incluyendo el concepto del tensor de coocurrencias y comparar sus resultados con el algoritmo original mediante la generación de transferencias de estilos con un grupo de imágenes dadas.