ImageStyle Transfer Using Convolutional Neural Networks

最新推荐文章于 2024-12-25 12:13:06 发布
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本文介绍了艺术风格迁移技术的工作原理，使用VGG-19卷积网络对大师作品进行采样学习，并通过量化损失函数Ltotal衡量输入图片与目标风格之间的差异。

论文里可不光给了转换的样例例，还给了实现原理图：
左边这个是对大师的作品进行采样处理（学习），用了一个VGG-19的经典图形识别的卷积网络。
右边这个和左边极为类似，只不不过它是按步骤学习了了输入图片的⻛风格，也对应生成了了池化层，我们叫它照片矩阵吧。
中间这个网络是对各层的大师矩阵和照片矩阵进行比对，把这个比对的“差异”进行了量化，定义为损失函数Ltotal，显然Ltotal越大说明差距越大，Ltotal越小就说明差距越小。
这里写图片描述

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