神经风格迁移是如何运作的

神经风格迁移是如何运作的？

神经风格迁移其实就是将图像A的风格迁移到图像B上，形成一个新的图形C，这个新的图像C还是图像B的内容，但风格会变成图像A的风格，效果如下：

最主要的还是基于卷积神经网络（VGG），基本原理如下，核心还是利用VGG网络将内容图像和风格图像进行融合，输出最终迁移后的新图像，可以参考一下这篇文章的解释，Perceptual Losses for Real-Time Style Transfer and Super-Resolution：

至于Python源码的话，网上有很多的实现方式，主要还是基于tensorflow框架，当然也有Caffe，Keras版本的，GitHub上也有相关代码，地址https://github.com/LDOUBLEV/style_transfer-perceptual_loss，可以下载到本地，参考一下：

至于源码的运行方式，README文档中也给出了详细解释和示例，搭建好本地环境后，就可以直接运行：

最终示例迁移后的效果如下，可以通过style_loss的比例进行调整，效果看着还不错：

如果你想亲手实现的话，还是具有一定的难度，整个过程比较复杂，需要一定的神经网络基础和python基础。感兴趣的朋友，可以参考一下这篇文章https://blog.csdn.net/qq_25737169/article/details/79192211，对神经风格迁移的基本原理和代码都进行了详细的解释，当然，网上也有许多这方面的教程，感兴趣的话，可以搜一下，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧，也欢迎大家评论、留言。