基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像風格遷移系統(tǒng)開發(fā)

打開文本圖片集

摘 要：傳統(tǒng)的圖像風格遷移程序通過人工建模只能局限于單一風格遷移，且資源消耗過大。2015 年jatys 等提出了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像風格遷移算法，通過這一種算法便能生成各種具有原內(nèi)容和新風格的合成圖像。文章利用深度學習算法，對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和風格遷移算法進行圖像風格特征提取的研究，在MXNET 深度計算引擎上開發(fā)圖像風格遷移系統(tǒng)（Stvler），將一副圖像的風格遷移到另一副圖像，其成果可應用到設(shè)計、娛樂和社交等領(lǐng)域。（剩余5376字）