Automatický přenos nejen výtvarného stylu na snímky

Abstract

Tato bakalářská práce se zabývá technikami neural style transfer pro stylizaci profilových fotografií různými uměleckými styly. Práce shrnuje state-of-the-art metody, přičemž zdůrazňuje klíčové metodologické pokroky i přístupy specificky navržené pro portréty. Na základě rešerše literatury byly vybrány dvě architektury: jeden přístup využívající rychlou feed-forward stylizaci a novější metoda založená na generativních adversariálních sítích. Obě techniky byly implementovány a vyhodnoceny z hlediska výkonnosti a kvality výstupu, přičemž jsou diskutovány jejich silné i slabé stránky. Modely byly integrovány do webové aplikace, která uživateli umožňuje pořídit fotografii, zvolit umělecký styl a zobrazit stylizovaný obrázek v reálném čase. Výsledná stránka se snímkem obsahuje QR kód pro snadné stažení obrázku, což činí aplikaci vhodnou pro interaktivní prostředí, jako jsou veřejné akce nebo výstavy.

This bachelor's thesis explores neural style transfer techniques for stylising profile photos with various artistic styles. It reviews state-of-the-art methods, highlighting key methodological advancements as well as approaches specifically designed for portraits. Based on the literature research, two architectures were selected: one feed-forward style transfer approach and a newer method utilising generative adversarial networks. Both implementations were evaluated for performance and visual quality, discussing their strengths and limitations. The models were integrated into a web application, allowing users to take a photo, select an artistic style, and view the stylised image in real-time. The final image page includes a QR code for easy image download, making it suitable for interactive settings like events or exhibitions.