什么是风格迁移？
风格迁移是通过深度学习将一幅画的风格应用到另一幅画的内容上。例如，用梵高的笔触绘制一张猫的图片！
入门步骤指南
环境准备
安装TensorFlow：pip install tensorflow
配置Python环境（推荐3.8+）模型选择
使用预训练的神经网络模型（如Neural Style Transfer模型）
选择目标风格（如印象派、赛博朋克等）代码实现
import tensorflow as tf # 加载图像并进行风格迁移 # 示例代码省略，可参考：/ai_tutorials_style_transfer/beginner_tensorflow_style_transfer结果查看
生成风格化图像后，使用matplotlib或PIL进行可视化进阶学习
想了解更多？可查看：/ai_tutorials_style_transfer/advanced_tensorflow_style_transfer
尝试不同风格迁移算法（如CycleGAN、DeepArt.io）
小贴士
✅ 使用GPU加速训练过程
✅ 尝试调整图像尺寸和风格权重参数
✅ 可结合Keras简化模型构建流程