网页设计与网站建设课程设计报告,开网站需要准备什么,嘉定网站设计制作报价,北京群体性聚集所谓风格迁移#xff0c;其实就是提供一幅画(Reference style image)#xff0c;将任意一张照片转化成这个风格#xff0c;并尽量保留原照的内容(Content)。 将样式图片中的样式迁移到内容图片上#xff0c;得到合成图片。
基于CNN的样式迁移
奠基性工作#xff1a; 首先…所谓风格迁移其实就是提供一幅画(Reference style image)将任意一张照片转化成这个风格并尽量保留原照的内容(Content)。 将样式图片中的样式迁移到内容图片上得到合成图片。
基于CNN的样式迁移
奠基性工作 首先我们初始化合成图像例如将其初始化为内容图像。 该合成图像是风格迁移过程中唯一需要更新的变量即风格迁移所需迭代的模型参数。 然后我们选择一个预训练的卷积神经网络来抽取图像的特征其中的模型参数在训练中无须更新。 这个深度卷积神经网络凭借多个层逐级抽取图像的特征我们可以选择其中某些层的输出作为内容特征或风格特征。
接下来我们通过前向传播实线箭头方向计算风格迁移的损失函数并通过反向传播虚线箭头方向迭代模型参数即不断更新合成图像。
风格迁移常用的损失函数由3部分组成
- 内容损失使合成图像与内容图像在内容特征上接近
- 风格损失使合成图像与风格图像在风格特征上接近
- 全变分损失则有助于减少合成图像中的噪点。最后当模型训练结束时我们输出风格迁移的模型参数即得到最终的合成图像。
