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AI繪畫技術(shù)探秘——圖像風(fēng)格轉(zhuǎn)換深入解析
發(fā)布時(shí)間：2024-08-17 18:24:08 瀏覽量：177次
AI繪畫技術(shù)探秘——圖像風(fēng)格轉(zhuǎn)換深入解析
圖像風(fēng)格遷移是一項(xiàng)技術(shù)，將一幅圖像的內(nèi)容與另一幅圖像的風(fēng)格融合，創(chuàng)造出具有新風(fēng)格的圖片，這一技術(shù)正日益廣泛應(yīng)用?，F(xiàn)在有一個(gè)很有趣的app——"大畫家"，可以自動(dòng)將用戶的照片變換為藝術(shù)風(fēng)格的圖片。
在學(xué)習(xí)如何使用TensorFlow實(shí)現(xiàn)快速風(fēng)格遷移時(shí)，我們放棄了詳細(xì)介紹原理，而是專注于新手如何快速實(shí)現(xiàn)這一功能。該方法基于"A Neural Algorithm of Artistic Style"并通過(guò)一些訓(xùn)練模型來(lái)實(shí)現(xiàn)內(nèi)容和風(fēng)格的融合。
通過(guò)加載預(yù)訓(xùn)練模型，我們可以將CNN的輸出作為圖像的內(nèi)容和風(fēng)格特征。在使用預(yù)訓(xùn)練模型VGG19進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)時(shí)，我們能夠從簡(jiǎn)單到復(fù)雜地抽取圖像特征，以實(shí)現(xiàn)圖像內(nèi)容與風(fēng)格的融合。
內(nèi)容損失函數(shù)和風(fēng)格損失函數(shù)的計(jì)算幫助我們獲取圖像的內(nèi)容和風(fēng)格信息，為訓(xùn)練模型提供基礎(chǔ)。
在訓(xùn)練模型時(shí)，我們根據(jù)調(diào)整內(nèi)容權(quán)重和風(fēng)格權(quán)重來(lái)生成兼具內(nèi)容和風(fēng)格的圖片，以實(shí)現(xiàn)圖像風(fēng)格轉(zhuǎn)換。
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想要了解更多訓(xùn)練模型保存和快速生成圖片的方法，可以參考相關(guān)鏈接。文章到此結(jié)束，如有錯(cuò)誤，歡迎指正！
參考：
1. A Neural Algorithm of Artistic Style
2. 深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)（一）快速理解實(shí)現(xiàn)風(fēng)格遷移
3. 深度有趣 | 04 圖像風(fēng)格遷移
4. 學(xué)習(xí)筆記：圖像風(fēng)格遷移
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