深度学习在图像风格迁移领域展现出强大能力，从基于图像迭代的方法如VGG19的纹理合成，到基于模型迭代的快速风格迁移网络，大大提升了效率。卷积神经网络（CNN）和生成对抗网络（GAN）在此过程中扮演关键角色。CycleGAN作为无监督学习的代表，允许在无配对数据下进行风格迁移，降低了对训练数据的依赖。
基于深度学习的图像风格迁移研究
前言
什么是深度学习？
深度学习是机器学习的一种，机器学习是研究人工智能的必经途径。深度学习以神经网络为核心，神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成。深度学习在搜索技术，数据挖掘，机器学习，机器翻译，图像处理，自然语言处理，多媒体学习，语音，推荐和个性化技术，以及其他相关领域都取得了很多成果。
什么是图像风格迁移？
图像风格迁移是将一张图像x的艺术风格迁移到另一张图像y上，使得迁移后生成的图像保持图像y的图像内容，并具有图像x的艺术风格，艺术风格可以是油画、水墨、漫画、卡通…
图像风格迁移方法
利用深度学习方法进行风格迁移是图像领域研究的热点之一。当前主流的基于深度学习的图像风格迁移方法可以划分为两类：基于图像迭代的图像风格迁移方法、基于模型迭代的图像风格迁移方法。
基于图像迭代的图像风格迁移方法
最具有代表性的基于图像迭代的图像风格迁移方法，也是最原始的图像迁移方法，是由Leon A. Gatys等人在《A Neural Algorithm of Artistic Style》提出的。Leon A. Gatys等人在论文提出的基于图像迭代的风格迁移方法，经过上千次的迭代，生成不错的效果图，完美地融合原始图像的内容和油画的艺术风格。Leon A. Gatys在论文中主要表达：发现了卷积神经网络(CNN)的内容和风格是可以分割的。论文
最低0.47元/天 解锁文章
扫一扫
595
到【灌水乐园】发言
