神经网络之风格迁移【TFHub开源项目】

前言

风格迁移，基于A图像内容，参考B图像的风格（名画，像毕加索或梵高一样绘画），创造出一幅新图像。

本文基于TF-Hub开源项目进行开发，60多行代码快速实现神经网络的风格迁移，为方便大家使用，已经整理相关代码和模型到Github中，直接下载即可使用。

一、模型效果

Style_transfer_V2版本

二、原理

风格迁移是基于生成对抗网络实现的，是一种优化技术，用于将两个图像，A图像内容和B图像风格，混合再一起，是输出的图像看起来像A图像，但是也参考了B图像的风格。

通过优化输出图像，以匹配A图像的内容统计数和B图像的风格统计数据。这些统计数据可以使用卷积网络从图像中提取。

三、项目实践

3.1、下载项目

大家点击这里Github下载代码和模型

模型V1（