## 算法简单介绍 共实现四个算法完成风格转化任务,我将其分为两个大类:(1)艺术绘画风格转化算法(2)真实图像风格转化算法。每类包含两个算法,为快速算法和慢速算法。慢速艺术绘画风格转化算法主要参考《Image Style Transfer Using Convolutional Neural Networks》实现,其风格图像主要针对艺术绘画作品,而且训练一次产生一个风格化的图像;快速艺术绘画风格转化算法主要参考《Perceptual Losses for Real-Time Style Transfer and Super-Resolution》实现,其风格图像主要针对艺术绘画作品,每个风格图像训练一个模型,模型可快速对图像进行风格转化。慢速真实图像风格转化算法主要参考《Deep Photo Style Transfer》实现,其风格图像主要针对真实照片,训练一次产生一个风格化的图像,同时参考《Fully convolutional networks for semantic segmentation》的图像分割模型,其中直接使用训练好的模型,训练数据是MIT Scene Parsing,利用该模型产生图像的掩模;快速真实图像风格转化算法主要参考之前的三个算法自己简单实现的,训练数据集是爬虫爬取百度图库的图片,由于每次都要计算新的matting矩阵,因此算法训练时间很长,算法效果也有待提高。 ## 网站简单介绍 Django框架实现简单网站提供风格转化服务。两个快速算法用于在线风格转化模块,两个慢速算法用于自定义风格转化模块。 -------- 该资源内项目源码是个人的毕设,代码都测试ok,都是运行成功后才上传资源,答辩评审平均分达到96分,放心下载使用! <项目介绍> 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习,也适合小白学习进阶,当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行,也可在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.md文件(如有),仅供学习参考, 切勿用于商业用途。 --------
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