盼小辉丶
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TensorFlow深度学习实战（11）——风格迁移详解

TensorFLow深度学习实战（11）——风格迁移详解

    • 0. 前言
    • 1. 风格迁移原理
      • 1.1 内容损失
      • 1.2 风格损失
    • 2. 模型分析
    • 3. 使用 TensorFlow 实现神经风格迁移
    • 小结
    • 系列链接

0. 前言

风格迁移是用于训练神经网络创作艺术作品的深度学习技术，同时也是一种有趣的神经网络应用，提供了一种用于深入理解神经网络的方式。在本节中，我们将学习神经风格迁移算法。在神经风格迁移中，我们需要一个内容图像和一个风格图像，我们的目标是保持内容图像的同时融和风格图像中的风格样式，以组合这两个图像生成全新图像。

1. 风格迁移原理

当我们观察一幅画作时，我们通常会关注两种元素：画作本身(比如一只宠物或者一幅风景)以及艺术家内在的风格。很难具体定义风格，但我们知道毕加索、梵高等艺术家都有自己的风格。假设我们将梵高的一幅画作交给神经网络，让神经网络以毕加索的风格重新绘制，或者将照片交给神经网络，让它以梵高或毕加索(或其他任何艺术家)的风格重新绘制照片，这就是风格迁移的概念。
接下来，我们正式地定义风格迁移的过程，风格迁移是生成一幅图像 x x

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