图像神经风格转移(neural transfer)-------Pytorch 实现

最新推荐文章于 2023-02-09 13:58:58 发布
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分类专栏： Pytorch CNN Photo Art
本文深入探讨了由LeonA.Gatys等人开发的神经风格算法，该算法能将一张图片转换为另一种艺术风格，同时保持原有内容。通过解析输入图像、内容图像和样式图像，神经风格迁移能够创造出独特且具有艺术感的新图像。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

前沿

本教程解释了如何实现Leon A. Gatys、Alexander S. Ecker和Matthias Bethge开发的神经风格的算法。神经样式，或者叫神经传递，可以让你拍下一幅图像并用一种新的艺术风格再现它。该算法取三幅图像，一幅输入图像、一幅内容图像和一幅样式图像，并改变输入，使其与内容图像的内容和样式图像的艺术风格相似。

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本文仅供学习交流使用，如侵立删！联系方式及demo下载见文末 环境： python：3.6.7 tensorflow=2.2.0 torch=1.5.1+cpu torchvision=0.6.0+cpu Pillow=8.1.2 效果： 输入原图和风格图生成迁移图片 # -*- coding: utf-8 -*- import cv2 import time def style_transfer(pathIn='', pathOut='',
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Fast-Neural-Style-Transfer-master_style_深度学习项目_pytoch_图像风格转换_
10-03
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neuro-style-pytorch：PyTorch中的神经样式实现！
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实现图像风格迁移的MAX-Fast-Neural-Style-Transfer
资源摘要信息:"MAX-Fast-Neural-Style-Transfer模型是一个快速进行神经风格转换的工具，它能够将源图像的内容与另一图像的样式进行混合生成新的图像。该模型基于深度前馈卷积网络，使用ResNet架构，并通过内容图像...
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