神經風格遷移其實就是將影象A的風格遷移到影象B上，形成一個新的圖形C，這個新的影象C還是影象B的內容，但風格會變成影象A的風格，效果如下：
最主要的還是基於卷積神經網路（VGG），基本原理如下，核心還是利用VGG網路將內容影象和風格影象進行融合，輸出最終遷移後的新影象，可以參考一下這篇文章的解釋，Perceptual Losses for Real-Time Style Transfer and Super-Resolution：
至於Python原始碼的話，網上有很多的實現方式，主要還是基於tensorflow框架，當然也有Caffe，Keras版本的，GitHub上也有相關程式碼，地址https://github.com/LDOUBLEV/style_transfer-perceptual_loss，可以下載到本地，參考一下：
至於原始碼的執行方式，README文件中也給出了詳細解釋和示例，搭建好本地環境後，就可以直接執行：
最終示例遷移後的效果如下，可以透過style_loss的比例進行調整，效果看著還不錯：
如果你想親手實現的話，還是具有一定的難度，整個過程比較複雜，需要一定的神經網路基礎和python基礎。感興趣的朋友，可以參考一下這篇文章https://blog.csdn.net/qq_25737169/article/details/79192211，對神經風格遷移的基本原理和程式碼都進行了詳細的解釋，當然，網上也有許多這方面的教程，感興趣的話，可以搜一下，希望以上分享的內容能對你有所幫助吧，也歡迎大家評論、留言。
神經風格遷移其實就是將影象A的風格遷移到影象B上，形成一個新的圖形C，這個新的影象C還是影象B的內容，但風格會變成影象A的風格，效果如下：
最主要的還是基於卷積神經網路（VGG），基本原理如下，核心還是利用VGG網路將內容影象和風格影象進行融合，輸出最終遷移後的新影象，可以參考一下這篇文章的解釋，Perceptual Losses for Real-Time Style Transfer and Super-Resolution：
至於Python原始碼的話，網上有很多的實現方式，主要還是基於tensorflow框架，當然也有Caffe，Keras版本的，GitHub上也有相關程式碼，地址https://github.com/LDOUBLEV/style_transfer-perceptual_loss，可以下載到本地，參考一下：
至於原始碼的執行方式，README文件中也給出了詳細解釋和示例，搭建好本地環境後，就可以直接執行：
最終示例遷移後的效果如下，可以透過style_loss的比例進行調整，效果看著還不錯：
如果你想親手實現的話，還是具有一定的難度，整個過程比較複雜，需要一定的神經網路基礎和python基礎。感興趣的朋友，可以參考一下這篇文章https://blog.csdn.net/qq_25737169/article/details/79192211，對神經風格遷移的基本原理和程式碼都進行了詳細的解釋，當然，網上也有許多這方面的教程，感興趣的話，可以搜一下，希望以上分享的內容能對你有所幫助吧，也歡迎大家評論、留言。