图片风格转换

本文介绍了图片风格转换的方法,通过定义包含内容代价和风格代价的综合代价函数J(G),利用深度学习中的VGG神经网络,对图片进行风格转换。在优化过程中,采用梯度下降策略最小化代价函数,从而生成具有目标风格的新图片。

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

代价函数

对图片C(Content),欲将其转换为图片S(Style)的风格,对生成的图片G,定义其代价函数为:
J(G)=αJcontent(C,G)+βJstyle(S,G) J(G) = \alpha J_{content}(C, G) + \beta J_{style}(S, G) J(G)=αJcontent(C,G)+βJstyle(S,G)

由内容代价和风格代价两部分构成。其中:

  1. 内容代价:a[l](C)a^{[l](C)}a[l](C)a[l](G)a^{[l](G)}a[l](G) 分别表示图片 C 和图片 G 在第 lll 层的激活,第 lll 层的内容代价函数定义为:
    Jcontent[l](C,G)=12∣∣a[l](C)−a[l](G)∣∣2 J_{content}^{[l]}(C,G)=\frac{1}{2}||a^{[l](C)}-a^{[l](G)}||^{2} Jcontent[l](C,G)=21a[l](C)
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