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基于深度学习的风格迁移实战:从神经风格迁移到CycleGAN

风格迁移(Style Transfer)是将一种图像的风格应用到另一种图像上的技术,广泛应用于艺术创作、图像编辑和视频处理等领域。神经风格迁移(Neural Style Transfer)是风格迁移的经典方法,而CycleGAN则通过引入循环一致性进一步提升了风格迁移的效果。本文将通过一个完整的实战案例,展示如何使用神经风格迁移和CycleGAN进行风格迁移,并提供详细的代码实现。


案例背景

我们选择将艺术作品的风格迁移到普通照片上作为案例,目标是生成具有艺术风格的图像。


代码实现

1. 环境准备

首先,安装所需的Python库:

pip install torch torchvision numpy matplotlib

2. 数据准备

加载内容和风格图像:

import torch
import torch

http://www.kler.cn/a/590539.html

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