VGG19图像风格迁移

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引言

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人工智能与艺术的交叉碰撞，不仅在相关的技术领域和艺术领域隐去广泛关注，以相关技术为基础的图像处理软件一经推出便吸引了广泛的关注，而在这背后的核心技术便是基于深度学习的图像风格迁移（style transfer）。

图像风格迁移是将一幅艺术图像的绘画风格迁移到另外一幅普通图像中，从而能够生成一张带有特定艺术风格的普通图像，增加图像的艺术信息。

基于神经网络的风格迁移算法“A Neural Algorithm of Artistic Style”最早由Gatys等人在2015年提出，随后发表在了CVPR 2016上。斯坦福大学的Justin Johnson给出了Torch实现neural-style。除此之外，这篇文章的作者还建立了一个在线艺术风格迁移的网站deepart.io。

以下是采用VGG19做风格迁移后的图像：

原始图像

毕加索风格