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基于深度学习的图像风格迁移概论
摘要：
对图像的艺术风格进行迁移曾经是一个计算机视觉领域的难题，而深度学习的兴起，打开了图像风格迁移技术的大门，深度卷积神经网络就是这把钥匙。通过卷积神经网络可以将图片的内容与风格分别提取，再使用让计算机看懂图片的方式将不同图片的内容与风格相结合。由此解决了深度学习出现之前，图像风格迁移技术的大多数问题，譬如建模繁杂困难、功能单一不能通用等。并且经过训练，得到的合成图片艺术感极强，仿若真的绘画作品。但是风格本身就是一个有些模糊的定义，大多数迁移效果不错的风格都存在明显的色彩线条上的艺术特征，所以有时候反复训练某些特征不明显
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