风格迁移代码教程 🎨💻

什么是风格迁移？

风格迁移是一种通过深度学习将一幅画的风格应用到另一幅画内容上的技术。常见于艺术创作和图像处理领域，例如将梵高的笔触应用到普通风景画中。

实现步骤

1. 准备环境
   安装必要的库：

   pip install torch torchvision
   

   📌 点击此处了解PyTorch安装指南

2. 加载预训练模型
   使用VGG网络提取风格和内容特征：

   model = torchvision.models.vgg19(pretrained=True).features
   

3. 定义损失函数
   结合内容损失和风格损失：

   • 内容损失：确保输出图像保留原始内容
   • 风格损失：通过Gram矩阵匹配风格特征
     ⚙️ 了解更多损失函数原理

4. 优化图像
   使用梯度下降算法迭代优化：

   optimizer = optim.LBFGS([input_image])
   

示例代码

import torch
from torch import nn, optim
from torchvision import transforms, models
# ...（完整代码需参考教程）  

可视化效果

扩展学习

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