CV之NS：图像风格迁移(Neural Style 图像风格变换)算法简介、过程思路、关键步骤配图、案例应用之详细攻略
目录
图像风格迁移算法简介
图像风格迁移算法过程思路
1、VGG对比NS
图像风格迁移算法关键步骤
1、根据VGG卷积层的特征还原出对应的原始图像
2、利用风格损失还原的图像
3、 原始图像风格迁移的原理
4、 快速图像风格迁移的原理
5、原始图像风格迁移和快速图像风格迁移的比较
图像风格迁移算法案例应用
图像风格迁移算法简介
相关论文 1、A Neural Algorithm of Artistic Style arXiv：https://arxiv.org/abs/1508.06576 PDF链接01：https://arxiv.org/pdf/1508.06576.pdf
2、Torch implementation of neural style algorithm neural-style: Torch implementation of neural style algorithm GitHub代码地址：https://github.com/daerduoCarey/neural-style
图像风格迁移算法过程思路 1、VGG对比NS
图像风格迁移算法关键步骤 1、根据VGG卷积层的特征还原出对应的原始图像
2、利用风格损失还原的图像
梵高的著名画作《星空》的风格
3、 原始图像风格迁移的原理
组合内容损失和风格损失还原图像
4、 快速图像风格迁移的原理
5、原始图像风格迁移和快速图像风格迁移的比较
图像风格迁移算法案例应用
1、论文中的案例应用 (1)、neural-style: Torch implementation of neural style algorithm GitHub代码地址：https://github.com/daerduoCarey/neural-style
(2)、《A Neural Algorithm of Artistic Style》
2、博客文章案例应用
NS之VGG(Keras)：基于Keras的VGG16实现之《复仇者联盟3》灭霸风格迁移设计(A Neural Algorithm of Artistic Style) CV之NS之VGG16：基于TF Slim(VGG16)利用七个不同的预训练模型实现快速NS风格 CV之NS之VGG16：基于预训练模型VGG16训练COCO的train2014数据集实现训练《神奈川冲浪里》风格配置yml文件
