风格迁移在Colab上的实践

〇、风格迁移

什么是图像风格迁移？
图像风格迁移即是输入一张代表内容的图片和一张代表风格的图片，深度学习网络会输出一张融合了这个风格和内容的新作品。
引用自： https://blog.csdn.net/qq_3061...

本文是对GitHub项目 Neural-Style 在Google Colab上的实践。
此外，我也进行了 快速风格迁移在Colab上的实践 ，欢迎大家阅读！

一、前期准备

可参考我的另一篇文章：Google Colab的使用方法 。

1. 下载该GitHub项目并解压。
2. 下载imagenet-vgg-verydeep-19.mat到该目录下。（请自行寻找并下载VGG19）
3. 将整个Neural-Style-master文件夹上传到Colab硬盘。

二、实践过程

1.新建Colab笔记本，代码执行程序->更改运行时类型请修改为Python2和GPU。
（请务必使用Python2！使用Python3将提示AttributeError: module 'scipy.misc' has no attribute 'imread'）

2.使用以下代码装载Google硬盘：

from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')

3.使用以下代码更改运行目录：

import os
os.chdir("/content/drive/My Drive/Colab Notebooks/Neural-Style-master") //替换为你文件夹存放的目录

4.使用以下代码生成图片，该过程需约200秒：

! python neural_style.py --content 内容图片路径 --styles 风格图片路径 --output 生成图片路径

如原文中：

! python neural_style.py --content examples/cat.jpg --styles examples/2-style1.jpg --output y-output.jpg