基于VGG19的迁移学习在图像风格转换中的应用

简介：
本研究探讨了利用VGG19模型进行迁移学习以实现图像风格转化的技术，展示了如何通过修改预训练网络来创建融合特定艺术风格与原始图像内容的新图片。 使用VGG19迁移学习实现图像风格迁移是一个利用预训练的VGG19网络完成图片风格转移的项目，使用的语言为Python，框架为TensorFlow。给定一张风格图片A和内容图片B，能够生成具备A图片风格且包含B图片内容的新图C。此项目的编写环境是Python2.7+TensorFlow 1.4版本，由于时间久远，可能无法在当前环境中直接运行。 项目步骤如下： 1. 下载预训练的VGG网络，并将其放置于项目的根目录中（注意：模型大小超过500MB）。 2. 确定风格图片和内容图片。这些图片需放入项目根目录下的images文件夹内。在该文件夹中有两张默认使用的图片，分别为content.jpg和style.jpg，代表了内容图与风格图。 - 如果仅使用提供的默认图像来测试模型，则无需进行额外操作。 - 若要用自定义的图像替换现有图片以测试，请将新的内容或/及风格图片放置于images文件夹中，并确保命名规则符合项目要求。