ADAPTIVE CONVOLUTIONS IN NEURAL NETWORKS

• Main Authors: URNAU GOTARDO, PAULO FABIANO, CHANDRAN, PRASHANTH, ZOSS, GASPARD, BRADLEY, DEREK EDWARD
• Format: Patent
• Language: English; French
• Published: 12.03.2024
• Subjects: CALCULATING; COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS; COMPUTING; COUNTING; PHYSICS

A technique for performing style transfer between a content sample and a style sample is disclosed. The technique includes applying one or more neural network layers to a first latent representation of the style sample to generate one or more convolutional kernels. The technique also includes generating convolutional output by convolving a second latent representation of the content sample with the one or more convolutional kernels. The technique further includes applying one or more decoder layers to the convolutional output to produce a style transfer result that comprises one or more content-based attributes of the content sample and one or more style- based attributes of the style sample. Une technique est décrite pour lexécution dun transfert de style entre un échantillon de contenu et un échantillon de style. La technique comprend lapplication dune ou plusieurs couches de réseau neuronal sur une première représentation latente de léchantillon de style pour générer un ou plusieurs noyaux convolutionnels. La technique comprend aussi la génération dune sortie convolutionnelle par la convolution dune deuxième représentation latente de léchantillon de contenu avec les noyaux convolutionnels. La technique comprend aussi lapplication dune ou plusieurs couches de décodeur sur la sortie convolutionnelle pour produire un résultat de transfert de style qui comprend un ou plusieurs attributs à base de contenu de léchantillon de contenu et un ou plusieurs attributs à base de style de léchantillon de style.