基于深度学习的图像风格迁移方法研究与实现

目录

摘要

0 绪论

1.1.1 数字视觉内容的爆炸式增长

1.1.2 深度学习重构计算机视觉范式

1.1.3 从纹理合成到神经风格迁移

1.1.4 工程化与大众化需求

1.2 研究意义

1.2.1 理论意义

1.2.2 应用意义

1.3 国内外研究现状

1.3.1 基于迭代优化的神经风格迁移（2015-2017）

1.3.2 基于前馈网络的快速风格迁移（2016-2019）

1.3.3 任意风格迁移（Arbitrary Style Transfer, 2017-至今）

1.3.4 扩散模型时代的风格迁移（2021-至今）

1.4 小结

1. 引言

2. 相关工作

2.1 神经风格迁移

2.2 快速风格迁移

3. 方法设计

3.1 系统架构

3.2 图像预处理与反预处理

3.3 Gram 矩阵计算

3.4 损失函数设计

3.5 优化过程

3.6 简化方法：直方图匹配

4. 实验与结果

4.1 实验设置

4.2 实验结果

5. 讨论

5.1 优点

5.2 局限性

6. 结论与未来工作

代码

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摘要

图像风格迁移是计算机视觉与深度学习交叉领域的重要研究方向，旨在将一幅图像的艺术风格迁移至另一幅内容图像上，生成具有新视觉效果的图像。本文基于 TensorFlow 与 Keras 框架，采用 VGG19 网络提取图像的内容与风格特征，构建神经风格迁移模型，并引入 Gram 矩阵用于风格表示。针对传统方法训练不稳定的问题，本文提出一种固定层特征提取策略，并引入直方图匹配法作为简化替代方案。实验结果表明，本文方法在保持内容结构的同时，有效融合了风格图像的艺术特征，具有良好的视觉效果与实时性。

关键词：风格迁移；卷积神经网络；VGG19；Gram 矩阵；直方图匹配

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0 绪论

1.1.1 数字视觉内容的爆炸式增长

随着智能手机、数码相机及