最近推导了一些机器学习入门的算法，老是搞那些数学知识，搞的自己都没信心和新区了。今天学着玩点有趣好玩的。图像的艺术风格迁移算法，算是一个简单有趣，而且一般人都能看得到效果的算法。图像艺术风格迁移，简单的理解，就是找一个照片作为内容，然后把这个照片换成梵高或者毕加索等制定的风格。关于图像艺术风格迁移的一些历史和知识，大家可以看看这篇文章：图像风格迁移(Neural Style)简史。思路风格迁移的大
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2023-08-21 19:54:01
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风格迁移风格迁移算法经历多次定义和更新，现在应用在许多智能手机APP上。 风格迁移在保留目标图片内容的基础上，将图片风格引用在目标图片上。风格本质上是指在各种空间尺度上图像中的纹理，颜色和视觉图案;内容是图像的高级宏观结构。实现风格迁移背后的关键概念与所有深度学习算法的核心相同：定义了一个损失函数来指定想要实现的目标，并最大限度地减少这种损失。 知道自己想要实现的目标：在采用参考图像的样式的同时保
简介：迁移学习是把一个领域(即源领域)的知识,迁移到另外一个领域(即目标领域),使得目标领域能够取得更好的学习效果。通常，源领域数据量充足，而目标领域数据量较小，迁移学习需要将在数据量充足的情况下学习到的知识，迁移到数据量小的新环境中。本文我们根据PyTorch官网上的例子(作者:Sasank Chilamkurthy)学习如何使用传输学习来训练网络。 关于迁移学习的更多例子：http://cs2
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2023-12-21 10:29:52
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风格迁移：一文梳理经典方法发展脉络及原理1.Image Style Transfer Using Convolutional Neural Networks：Gram矩阵(CVPR2016)1.1.概述1.2.方法2.Deep Photo Style Transfer(CVPR2017)2.1.概述2.2.方法3.Universal Style Transfer via Feature Tran
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2023-11-07 22:05:03
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文章目录VGG19风格迁移content lossGram MatrixStyle Losstotal loss 风格迁移就是将一张图片的风格迁移到另一张图片上面，比方说把浮世绘的风格迁移到猫的图片上 VGG19我们需要用到VGG19的网络，这个网络长下面的样子，一张三通道的彩色图片作为输入，经过一系列的卷积和pooling层，有5个pooling层，中间夹着一组2个或者4个的卷积层，比方说第
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2023-11-19 10:04:00
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本文给出简单代码实现风格迁移。1，原理简介 风格迁移和上篇文章提到的deep dream算法比较接近，都是根据某种优化指标计算梯度来反向优化输入图像的像素。所以在学完deep dream之后趁热打铁又学了这个，但本文仅限于基础版的实现，对该领域后来发展出的诸多进化版不做讨论。 基于深度学习的风格迁移最早由 Gatys于2015年提出，其核心理论是使用格拉姆矩阵（gram matrix）来
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2023-09-04 14:15:42
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# PyTorch 风格迁移：艺术与技术的完美结合
风格迁移（Style Transfer）是一种计算机视觉技术，它能够将一幅图像的风格应用到另一幅图像上，同时保持后者的内容不变。随着深度学习的发展，采用卷积神经网络（CNN）实现风格迁移的研究蓬勃发展。本文将介绍如何使用 PyTorch 实现风格迁移，并通过代码示例来说明其核心原理。
## 风格迁移的基本原理
风格迁移通常依靠深度神经网络提
原创
2024-08-17 05:07:53
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1 引言艺术往往超越了人类的存在。回顾整个人类的历史进程,我们可以发现艺术的重要性,艺术品往往都是一个人实现表达自我对世界认知的一种手段。 传奇画物毕加索曾经说过:“It took me four years to paint like Raphael, but a lifetime to paint like a child.”大多数艺术创作都遵循某种模式—— 一种令人愉悦并激发我们创造性的艺术
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2023-12-10 11:32:34
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前言什么是图像风格的迁移？其实现在很多的APP应用中已经普遍存在了，比如让我们选择一张自己的大头照，然后选择一种风格的图片，确认后我们的大头照变成了所选图片类似的风格。图像风格迁移重点就是找出一张图片的特征，然后将其融合到需要改变的图片中去，如下图所展示的就是一种典型的风格迁移。 所以图像风格迁移实现的难点就在于如何提取一张图片的特征，这里说的特征
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2023-12-14 11:08:29
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如果你要做一个计算机视觉应用，相比于从头训练权重，或者说从随机初始化权重开始，如果你下载别人已经训练好的网络结构的权重，那么你的进展会相当快。用这个预训练，然后转换到你感兴趣的任务上。 假如说你要建立一个猫的检测器，用来检测你自己的宠物猫，我们这里分类3个类别，Tigger、Misty和ne
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2023-08-04 17:19:15
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1.简介本教程主要讲解如何实现由 Leon A. Gatys，Alexander S. Ecker和Matthias Bethge提出的Neural-Style 算法。Neural-Style 或者叫 Neural-Transfer，可以让你使用一种新的风格将指定的图片进行重构。这个算法使用三张图片，一张输入图片，一张内容图片和一张风格图片，并将输入的图片变得与内容图片相似，且拥有风格图
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2023-09-05 10:19:31
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图像风格迁移已经属于比较成熟的领域了，现在连实时的风格迁移都不成问题。之前一直想出一篇这样的文章，但无奈于大部分开源项目配置起来非常麻烦，比如 luanfujun/deep-photo-styletransfer 项目，需要安装 CUDA、pytorch、cudnn等等，配置完一天都过去了。不过最近我发现一个非常好的开源应用项目，那就是OpenCV的DNN图像风格迁移。你只需要安装OpenCV就可
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2024-01-09 14:05:19
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风格迁移原理 可以将VGGNet这样的网络结构看作为输入图像——提取特征——进行分类，而图片风格迁移是输入特征，输出对应这种特征的值。 简单介绍一下我实现风格迁移的基本思路，首先进行图片预处理，定义VGG19用于特种提取，然后复制一张与内容图相同的图片，分别将内容图、风格图、目标图放入神经网络进行特征提取，定义损失是采用均方差计算内容损失，利用Gram矩阵内积运算，运算后特征图越大的数字就会变得更
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2023-08-21 15:32:25
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Pytorch构建风格迁移前言风格迁移示例Pytorch实战获取原始内容图片与风格图片并进行预处理搭建网络框架**构建内容损失与风格损失**构建优化器进行最终训练 前言艺术创作可以看做两个重要因素的联合，即画什么和怎么画（内容与风格）。而风格迁移（Style Transfer）在图像处理中被广泛用于风格再创作，即基于所定内容按照指定的艺术风格进行绘画。复现本文需要用到Pytorch库，可参考本人
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2023-09-01 12:58:24
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一、内容信息与风格信息图像的特征可以简单的分为内容信息以及风格信息。内容信息表示了图像的细节，风格信息表示了图像的整体“画风”。风格迁移就是将我们想要的风格迁移至另一张图像。二、网络的特征图图像输入卷积层后，根据设置的特征图数目不同会产生一定数量的特征图。它们起到了提取图像特征的作用。不同层之间的特征图所能够表示的细节是不一样的。一般来说，层数较低的特征图越能够表示图像的细节；而较高层数图像产生的
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2023-08-08 11:08:35
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数据制作如果你通过之前的博客，已经下载好了数据，可以知道FFHQ数据集是十分大的，估计是60G左右，里面都是分辨率很高的图片，这么多的图片，全部都加载训练，其实是一件比较麻烦的事情，这里为了大家简单快速的了解整个训练的流程，我们解压其中的一个压缩包当作我们训练的数据，解压之后我们可以看到类似如下的图片： 每张的分辨率都是1024*1024。下面我们就要制作数据了，制作数据的流程很简单，执行如下（源
这一章来总结一下图像风格迁移相关的内容，风格迁移的任务是将一幅图作为内容图，从另外一幅画中抽取艺术风格，两者一起合成新的艺术画，要求合成的作品即保持内容图的主要结构和主体，又能够具有风格图的风格，如下图： 风格迁移的思想基础 生物学家证明了
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2024-01-02 12:46:49
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本文梳理图像迁移代码细节以及遇到的错误和处理方法： 首先和往常一样先导入辅助包：import torch
from torch.autograd import Variable
from torchvision import transforms,datasets,models
import copy
import cv2接下来选择两张图片作为风格图像和内容图像。transform = trans
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2023-10-15 12:46:42
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前记：记得在很久以前，在我看过的一本名叫《深度学习入门》上。在他的后记上好像有过这样的记载。有一能人，通过深度学习，将拍摄的照片进行风格转换。将图片梵高化。加上了一层梵高的滤镜。但是呢，后来有事给我忘了，前几天在逛csdn的时候，哦豁！又看到关于这个风格转换的文章。想着就自己拿来玩一下。就这样，我走进来全球最大的“同性交友网站”，在里面找寻了一会。嘿嘿。果真让我找到了。(https://githu
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2024-01-05 15:35:51
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CycleGAN是一种很方便使用的用于进行图像风格转换的模型。它的一大优势就在于不需要成对的数据集就可以进行训练。比如我们只需要随便一大堆真人图像和随便另一大堆动漫图像，就可以训练出这两类风格互相转换的模型。 CycleGAN进行风格转换的原理是这样的：在CycleGAN模型中有两个生成器和两个判别器。如下图所示，生成器G能够实现X域到Y域的转换，判别器Dy可以判断输入图
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2023-10-27 12:48:53
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