基于深度神经网络的图像风格迁移系统开发

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摘 要：传统的图像风格迁移程序通过人工建模只能局限于单一风格迁移，且资源消耗过大。2015 年jatys 等提出了一种基于卷积神经网络的图像风格迁移算法，通过这一种算法便能生成各种具有原内容和新风格的合成图像。文章利用深度学习算法，对卷积神经网络模型和风格迁移算法进行图像风格特征提取的研究，在MXNET 深度计算引擎上开发图像风格迁移系统（Stvler），将一副图像的风格迁移到另一副图像，其成果可应用到设计、娱乐和社交等领域。（剩余5376字）

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