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该博客介绍了3D风格转移的实现，通过使用可区分图像参数化从3D模型和样式图像生成新的纹理。内容包括安装、OpenGL初始化、CNN模型加载、3D模型加载、纹理合成及结果显示。特别地，讨论了如何处理内容目标丢失的问题，并提供了批量纹理生成的示例。
3D Style Transfer
代码源参见：（https://github.com/tensorflow/lucid）
通过使用[可区分图像]实现从纹理3D模型和样式图像到3D模型的新纹理的样式转换参数]（https://distill.pub/2018/differentiable-parameterizations/#section-style-transfer-3d）。
这款笔记本没有介绍清晰的抽象背后; 您可能还希望阅读[Lucid教程]（https://colab.res
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