图像油画风格化

图像风格迁移源代码,jupyter文件有注释,附带VGG16。基于keras进行了实现。 程序中使用到了VGG16的预训练模型vgg16_weights_tf_dim_ordering_tf_kern

在本节中,我们将介绍如何使用卷积神经网络自动将某图像中的样式应用在另一图像之上,即样式迁移(style transfer)[1]。这里我们需要两张输入图像,一张是内容图像,另一张是样式图像,我们将使用

本文详细介绍了实战图像风格迁移的步骤和方法，包括如何选择风格图像和目标图像、如何使用代码实现风格迁移等。读者通过该教程可以深入理解图像风格迁移的原理和实现过程，快速掌握实战技能。

数据集下载地址：https://people.eecs.berkeley.edu/~taesung_park/CycleGAN/datasets/ 已划分好的数据集：https://pan.baidu

单张图片的图像风格迁移,包含图像已训练完成的数据模型,可以进行输出图片的质量选择,进行照片,背景图风格转换学习。

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