CV之NS：图像风格迁移(Neural Style 图像风格变换)算法简介、过程思路、关键步骤配图、案例应用之详细攻略【图文】

CV之NS：图像风格迁移(Neural Style 图像风格变换)算法简介、过程思路、关键步骤配图、案例应用之详细攻略

目录

图像风格迁移算法简介

图像风格迁移算法过程思路

1、VGG对比NS

图像风格迁移算法关键步骤

1、根据VGG卷积层的特征还原出对应的原始图像

2、利用风格损失还原的图像

3、 原始图像风格迁移的原理

4、 快速图像风格迁移的原理

5、原始图像风格迁移和快速图像风格迁移的比较

图像风格迁移算法案例应用

图像风格迁移算法简介

相关论文
1、A Neural Algorithm of Artistic Style
arXiv：https://arxiv.org/abs/1508.06576
PDF链接01：https://arxiv.org/pdf/1508.06576.pdf

2、Torch implementation of neural style algorithm
neural-style: Torch implementation of neural style algorithm
GitHub代码地址：https://github.com/daerduoCarey/neural-style

图像风格迁移算法过程思路

1、VGG对比NS

图像风格迁移算法关键步骤

1、根据VGG卷积层的特征还原出对应的原始图像

2、利用风格损失还原的图像

梵高的著名画作《星空》的风格

3、 原始图像风格迁移的原理

组合内容损失和风格损失还原图像

4、 快速图像风格迁移的原理

5、原始图像风格迁移和快速图像风格迁移的比较

图像风格迁移算法案例应用

1、论文中的案例应用
(1)、neural-style: Torch implementation of neural style algorithm
GitHub代码地址：https://github.com/daerduoCarey/neural-style

(2)、《A Neural Algorithm of Artistic Style》

2、博客文章案例应用

NS之VGG(Keras)：基于Keras的VGG16实现之《复仇者联盟3》灭霸风格迁移设计(A Neural Algorithm of Artistic Style)
CV之NS之VGG16：基于TF Slim(VGG16)利用七个不同的预训练模型实现快速NS风格
CV之NS之VGG16：基于预训练模型VGG16训练COCO的train2014数据集实现训练《神奈川冲浪里》风格配置yml文件

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