标题：Learning to Cartoonize Using White-box Cartoon Representations

链接：https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Wang_Learning_to_Cartoonize_Using_White-Box_Cartoon_Representations_CVPR_2020_paper.pdf

本文的目的是将任意图片迁移到卡通风格。作者通过专业知识将卡通风格解耦为不同的指标，并分别约束这几个指标，从而使得网络生成的卡通效果可控，因此称之为“白盒”（对比其他的风格迁移方法大都是端到端的黑盒结构，内部基本不可控）。

模型结构

可以很明显的看出来模型就分为三个部分，整洁度(surface)，结构(structure)和细节(texture)。

整洁度

动漫区别于真实照片最大的部分就是细节过分平滑。比如在动画片中人的面部大都就是简简单单的一个肉色，没有任何变化，而电影中人脸上通常能看到明显的纹理。因此作者这里将这种“平滑”单独拎出来作为一个指标，我这里称之为画面的整洁度。

为了保证画面的整洁，作者使用了何凯明的Guided Image Filter（？）对图片进行了去噪。为了约束画面的整洁度，作者使用了一个判别器，用于区分卡通图的去噪结果和原图的去噪结果，目的自然就是让原图趋近于卡通图的整洁度。

结构

结构即图像大致的颜色分布。这一部分作者使用了Selective Search方法来无监督的将图像分割为相连的语意块，然后按照特定公式对每个区域的中位数和平均值进行加权求和，进而得到每个语意块的颜色。这样就得到了最终的结构图。

为了约束这一点，作者将卡通图得到的结构图与输入图得到的结构图都丢到VGG里，然后计算feature之间的l2距离作为结构损失。

细节

作者认为细节就是指与颜色和亮度无关的信息。因此作者提出了随机颜色偏移算法（random color shift algorithm），简单来说就是随机的加强和减弱每个通道和黑白图的强度，进而通过loss移除颜色对图像的影响。而这里loss的构建也使用了一个判别器，用于约束卡通图细节与真实图细节的隐空间分布。

额外的loss

除了以上三个模块，作者为了进一步提升效果还使用了三个不同的辅助性loss：

total variantion loss：用于平滑图片以及去除高频噪声

content loss：用于保证输入与输出的语义一致性

interp loss：用于对风格进行不需要训练的插值。