【A79】基于Tensorflow2.0神经网络之图像风格迁移

文件编号：A79

文件大小：86M

开发环境：Python3.8、OpenCV4.6、Tensorflow2.9、Pycharm2020

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简要概述：风格迁移是基于生成对抗网络实现的，是一种优化技术，用于将两个图像，A图像内容和B图像风格，混合再一起，是输出的图像看起来像A图像，但是也参考了B图像的风格。

通过优化输出图像，以匹配A图像的内容统计数和B图像的风格统计数据。这些统计数据可以使用卷积网络从图像中提取。

主要用到几个依赖库：Tensorflow2.x、tensorflow_hub、numpy、PIL、matplotlib

运行模型：

首先选择内容图像，content_image；风格图像，style_image；填写对应的图像路径。

然后直接运行代码 Style_transfer.py，运行成功后生成Style_transfer_Output.png。

模型效果：

按需写作：

演示视频：

点击查看：系统演示视频

运行结果：

远程协助：

温馨提示：索炜达.猿创官方提供收费远程协助，确保您项目运行成功。

点击查看：远程协助相关事项

我们提供完整项目文件清单如下：

文件目录

 ├ 1.项目源码

 ├ 2.运行截图

 └ 3.演示视频