(项目)基于深度学习的中国传统特色图像的风格迁移第二周

本周实现了论文中的方法并训练了水墨画模型。使用Tensorflow实现了neural style算法,完成风格迁移。但天空部分效果不佳,计划对图片进行前景后景分离处理,并提取人脸线条特征。
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进展总结:

本周主要的工作是实现了论文中方法,并利用论文中的方法训练了自己的水墨画模型。

算法部分:

利用Tensorflow实现了neural  style,并进行了水墨画风的迁移。

存在的问题:

可以看到这张图,发现天空部分不是很理想。


下周工作:

1.针对上图的问题,我们讨论之后得出的结果是,先对图片进行前景和后景分离的处理,也就是将天空和山分离开分别进行处理,对天空可以采取大块留白,对山进行风格迁移,之后在将二者结合起来。

2.对人脸进行线条特征提取。实现线条特征提取算法

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TensorFlow 是由Google Brain 团队开发的开源机器学习框架,广泛应用于深度学习研究和生产环境。 它提供了一个灵活的平台,用于构建和训练各种机器学习模型

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