Opencv使用Fast Neural Style实现图像风格迁移，Opencv代码实现，Python语言实现

快速神经风格 :sunset: :rocket: 注意：该代码库已不再维护，请使用提供的pytorch examples存储库中的代码库。 该存储库包含艺术风格转换算法的pytorch实现。 该算法可用于将图像的内容与另一图像的样式混合。 例如，这是一张以彩色玻璃绘画风格渲染的门拱的照片。 该模型使用所述的方法以及。 README中显示的示例的已保存模型可以从下载。 免责声明：此实现也是存储库的一部分。 此存储库中的实现使用预训练的Caffe2 VGG，而pytorch示例存储库实现使用预训练的Pytorch VGG。 这两个VGG具有不同的预处理，这导致不同的--content-weight和--style-weight参数。 样式化的输出图像看起来也略有不同。 要求 该程序是用Python编写的，并使用 ， 。 GPU不是必需的，但可以显着提高速度，尤其是在训练新模型时。 可以使用保存的模型在笔记本电

pystiche：基于PyTorch的神经风格转移（NST）框架

快速的神经风格转换 Pytorch实现快速神经样式转换，结合3篇论文： ， 神奈川大浪 春天的街角 用法 火车 如果您只想快速预览一些预训练的样式，请跳过 下载COCO 2014数据集（），假设您放入~/Data/COCO/train2014 准备样式图像，例如assets/styles/bxphai.jpg 基础训练： python fnst/train.py --dataset ~/Data/COCO/ --style assets/styles/bxphai.jpg 如果您想调整超参数和批处理大小，时期等的数量。 python fnst/train.py --help 程式化 您可以自己训练或使用一些预先训练的样式： 神奈川大浪（ checkpoints/wave.pth ） 春天的街角checkpoints/dnson.pth Ngoc Son （ checkp

PyTorch的深照片样式转换 PyTorch实施的“深层照片样式转换”： ://arxiv.org/abs/1703.07511 其他实施 信用 closed_form_matting.py是从“closed_form_matting.py中借用的。 neural_style.py是neural_style.py对的修改。