文件編號(hào)：A79

文件大?。?/strong>86M

開(kāi)發(fā)環(huán)境：Python3.8、OpenCV4.6、Tensorflow2.9、Pycharm2020

猿創(chuàng)承諾：該項(xiàng)目親測(cè)正常運(yùn)行，需遠(yuǎn)程調(diào)試部署需另外收費(fèi)，確保正常使用，不能正常使用全額退款。

簡(jiǎn)要概述：風(fēng)格遷移是基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)的，是一種優(yōu)化技術(shù)，用于將兩個(gè)圖像，A圖像內(nèi)容和B圖像風(fēng)格，混合再一起，是輸出的圖像看起來(lái)像A圖像，但是也參考了B圖像的風(fēng)格。

通過(guò)優(yōu)化輸出圖像，以匹配A圖像的內(nèi)容統(tǒng)計(jì)數(shù)和B圖像的風(fēng)格統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。這些統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)可以使用卷積網(wǎng)絡(luò)從圖像中提取。

主要用到幾個(gè)依賴庫(kù)：Tensorflow2.x、tensorflow_hub、numpy、PIL、matplotlib

運(yùn)行模型：

首先選擇內(nèi)容圖像，content_image；風(fēng)格圖像，style_image；填寫(xiě)對(duì)應(yīng)的圖像路徑。

然后直接運(yùn)行代碼 Style_transfer.py，運(yùn)行成功后生成Style_transfer_Output.png。

模型效果：

按需寫(xiě)作：

演示視頻：

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運(yùn)行結(jié)果：

遠(yuǎn)程協(xié)助：

溫馨提示：索煒達(dá).猿創(chuàng)官方提供收費(fèi)遠(yuǎn)程協(xié)助，確保您項(xiàng)目運(yùn)行成功。

點(diǎn)擊查看：遠(yuǎn)程協(xié)助相關(guān)事項(xiàng)

我們提供完整項(xiàng)目文件清單如下：

文件目錄

 ├ 1.項(xiàng)目源碼

 ├ 2.運(yùn)行截圖

 └ 3.演示視頻