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学习笔记：探索深度学习中的图片风格转换技术
发布时间：2024-09-03 20:31:26 浏览量：248次
在图像处理领域中，图片风格迁移是一种将一个图像的风格应用到另一个图像上的技术，同时保持目标图像的内容不变。以一幅城市夜景图像为例，通过风格迁移技术，我们可以让另一幅图片在视觉效果上呈现出相同的夜景氛围。
Adobe研究团队提出了深度图像风格迁移（DPST），是该领域具有突破性的研究之一。
如何实现照片风格迁移
为了确保图像风格的准确迁移，Adobe团队设计了DPST的目标：“在保持结果尽可能真实的同时，将我们想要引用的样式转移到输入图像上。”
关键在于保持输出图像的真实感。不希望内容图像中的建筑物发生变化，只是希望图像看起来像是在夜晚拍摄的。
与之前的样式迁移算法相比，DPST技术避免了许多扭曲原始图像内容的问题，确保输出图像保持逼真度。
失真的样式迁移图像示例
在DPST中，作者引入了正则化项和内容图像的语义分割作为指导，以保持超现实主义。正则化项确保像素在颜色空间中进行局部仿射变换，避免奇怪的形状变化。
分类指导
除了保持形状，作者还致力于确保样式图像中不同物体的风格得到准确传递。算法利用内容图像的语义分割结果来指导样式迁移，实现更真实的效果。
如果您有兴趣参与到照片风格迁移的代码编写中，不妨尝试下载Photo Realistic Style Transfer仓库，运行PyTorch的最新版本，然后按照指引操作。
总的来说，深度学习中的图片风格迁移技术为图像处理领域带来了新的可能性，结合正则化和语义分割的方法，可以让风格迁移更加真实，效果更加精细。
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