🎉 欢迎来到GAN风格迁移教程！
什么是GAN风格迁移？
GAN（生成对抗网络）是一种深度学习技术，通过让生成器和判别器相互博弈，能够将一张图像的风格迁移到另一张图像上。例如，把梵高的《星夜》风格应用到普通照片中，生成艺术感十足的画作！
实现步骤简述
准备数据集
- 风格图像（如油画、抽象画等）
- 内容图像（需保留原内容结构）
📷 示例：梵高星空
构建GAN模型
- 使用预训练的神经网络（如VGG19）作为特征提取器
- 设计生成器和判别器的结构
🔧 模型架构参考：GAN基础教程
训练模型
- 通过对抗训练优化风格迁移效果
- 调整超参数以平衡风格与内容保留
📈 训练过程可视化：损失函数曲线
应用与优化
- 导出模型并进行推理
- 尝试不同风格迁移效果（如素描、水墨画）
🎨 风格迁移效果对比：不同风格示例
拓展学习
若想深入了解GAN原理，可参考：GAN入门指南
或探索其他艺术风格迁移案例：风格迁移实战
💡 小贴士：尝试用不同比例的风格权重，观察生成图像的变化！