编号：A23-文档
格式：DOC
源码：基于Tensorflow实现梵高画作风格的图像迁移
摘要：神经风格迁移是一种优化技术，用于将两个图像（一个内容图像和一个风格参考图像）混合在一起，使输出的噪声图像看起来像内容图像，但是使用了风格参考图像的风格。 这是通过优化输出图像以匹配内容图像的内容统计数据和风格参考图像的风格统计数据来实现的。
这些统计数据可以使用卷积网络从图像中提取。
本次采用Tensorflow2.0实现简单的图片风格迁移，采用官方VGG19训练模型，对内容、风格图片进行训练，通过增加训练次数与噪声图片生成次数达到减小图片内容损失以及风格损失的目的；实验表明通过增加训练次数与噪声图片生成次数可以明显的减小图片的内容以及风格损失。
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索炜达.猿创 » 基于Tensorflow2.0实现的梵高画作风格的 图像迁移 配套文档
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