什么是风格迁移？
风格迁移是通过深度学习技术将一幅画的风格应用到另一幅画的内容上。核心技术包括：
- 🧠 神经网络特征提取
- 🖼️ 风格矩阵计算
- 🔄 优化算法迭代
例如：将梵高的《星夜》风格应用到普通风景照片上，生成艺术化图像
核心技术流程
内容提取
使用卷积神经网络（CNN）提取图片内容特征卷积神经网络架构风格计算
通过Gram矩阵捕捉风格特征# 风格矩阵计算示例 style_matrix = gram_matrix(style_image)优化过程
迭代调整内容图像的像素值风格迁移优化过程
应用场景
- 🖼️ 艺术创作：生成个性化艺术作品
- 📸 图像增强：提升照片的艺术表现力
- 🎨 教育领域：帮助学习绘画技巧
- 🖌️ 文化传播：让经典艺术焕发新活力