深度学习基于卷积神经网络的图像风格迁移项目系统源代码。统计学习课程挑战问题。 构成 output 生成图片的代码 images 风格图片和内容图片 theme GUI的主题 Image.py model.py parameters.py train.py 为项目的代码 sun-valley.tcl 为GUI的必须文件 代码运行方法 1、 python解释器中安装tensorflow 2.3.0，tqdm，tkinter 2、 克隆本仓库 3、 运行train.py代码 使用说明 参数选择可选低风格内容、高风格内容，代表生成的图片是否更贴近风格图片 单击 选择内容图片按钮 来选择图片，单击 选择风格图片按钮 来选择风格图片 单击 运行按钮 来运行代码

人工智能-项目实践-迁移学习-使用VGG19迁移学习实现图像风格迁移 使用VGG19迁移学习实现图像风格迁移 这是一个使用预训练的VGG19网络完成图片风格迁移的项目，使用的语言为python，框架为tensorflow。 给定一张风格图片A和内容图片B，能够生成具备A图片风格和B图片内容的图片C。 下面给出两个示例，风格图片都使用梵高的星夜：

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这个资源是用基于PyTorch的框架做的，用的是VGG19的神经网络模型，做的是一个图像风格迁移的案例。代码很详细，我做了非常多的注释，容易看懂。

这是一个使用预训练的VGG19网络完成图片风格迁移的项目，使用的语言为python，框架为tensorflow。 给定一张风格图片A和内容图片B，能够生成具备A图片风格和B图片内容的图片C。

自己本科毕设，写的比较清晰，功能完善，完全可以放心。打开可以直接用。

图像风格迁移demo，基于tensorflow lite，功能不太完备，但是基本思路很有趣，用ipc实现tensor模块，一定程度上提高了对内存的容错率，避免OOM。.zip,Flora was Claymore No. 8 of Clare's generation. She was nicknamed "Windcutter Flora" (風斬りのフローラ).

在本节中，我们将介绍如何使用卷积神经网络自动将某图像中的样式应用在另一图像之上，即样式迁移（style transfer）[1]。这里我们需要两张输入图像，一张是内容图像，另一张是样式图像，我们将使用神经网络修改内容图像使其在样式上接近样式图像。图9.12中的内容图像为本书作者在西雅图郊区的雷尼尔山国家公园（Mount Rainier National Park）拍摄的风景照，而样式图像则是一副主题为秋天橡树的油画。最终输出的合成图像在保留了内容图像中物体主体形状的情况下应用了样式图像的油画笔触，同时也让整体颜色更加鲜艳。

图像风格迁移源代码，jupyter文件有注释，附带VGG16。基于keras进行了实现。 程序中使用到了VGG16的预训练模型vgg16_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5（已放入zip包），第一次调用会自动下载，如果下载慢，就用zip包中的，放到C:\Users\用户\.keras\models目录下，就可以使用。