基于CycleGAN的艺术风格转换。

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简介：
我们运用了循环一致性生成对抗网络（CycleConsistent Generative Adversarial Networks, CycleGAN）来达成将绘画中的艺术风格迁移至摄影照片中的目标。该方法通过学习图像数据集中蕴含的整体风格，在进行风格转换时，只需将目标图像输入网络一次，便可完成，从而避免了繁琐的迭代过程，显著提升了处理速度。为了验证该方法的优势与不足，我们采用自主构建的数据集对 CycleGAN 风格迁移模型进行了训练并进行了深入的分析。此外，我们致力于探索多种颜色匹配技术，以确保风格转换后的图像能够尽可能地保留原始的色彩分布。同时，我们巧妙地利用 Mask R-CNN 模型生成的掩膜图像来执行图像运算，从而成功实现了局部风格转换以及混合风格转换等多种效果。

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客服

基于CycleGAN的美术风格转换

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本研究利用CycleGAN模型实现不同美术风格之间的自动转换，无需成对数据，旨在探索深度学习技术在艺术创作中的应用潜力。我们使用循环一致性生成对抗网络（CycleGAN）实现了将绘画中的艺术风格迁移到摄影照片上的效果。这种方法从图像数据集中学习整体风格，在进行风格转换时只需将目标图片输入网络一次，无需迭代过程，因此速度快且效率高。我们利用自己制作的数据集训练了 CycleGAN 风格迁移模型，并分析了该方法的优点和局限性。为了使风格转换后的图片保留原来的色彩分布，我们实现并对比了几种颜色匹配的方法。此外，还使用 Mask R-CNN 模型生成的掩膜图像进行运算以实现局部风格转换和混合风格转换等效果。

AI艺术：基于PyTorch的神经风格转换、Pix2Pix、CycleGAN及DeepDream技术

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本项目深入探索了利用PyTorch框架实现的艺术型AI技术，包括神经风格转换、Pix2Pix、CycleGAN和DeepDream，通过这些方法创造出融合不同艺术形式的独特作品。人工智能艺术编辑于2020年11月20日更新：神经样式迁移、CycleGAN 和 Pix2Pix 现已支持。感谢所有贡献者！为什么选择 PyTorch 闪电？它具有易于重现的结果，混合精度（包括16位和32位）训练的支持，并通过将研究代码与工程分离来提高可读性；同时，它还减少了由于自动化大部分训练循环以及处理棘手的工程问题而产生的错误。更重要的是，无需更改模型即可扩展到任何硬件环境（如CPU、单/多GPU或TPU）。创造力是人类意义的重要组成部分。然而，在数字技术使机器能够识别、学习并回应人类行为之后，一个不可避免的问题随之浮现：机器是否具备创造力？可以说，当机器可以学习事物的样貌，并且有能力创作出令人信服的新作品时，这标志着创造性人工智能的到来。本教程将涵盖四种不同的深度学习模型来创建新颖的艺术作品——包括样式转换、Pix2Pix 和 CycleGAN。风格迁移是深度学习领域中非常有趣的技术之一。它结合了两张图像的内容：一张作为内容图（C），另一张则为参考的画作风格（S）。

CycleGAN风格转换

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CycleGAN是一种用于图像到图像翻译任务的机器学习模型，特别擅长于风格迁移和跨域数据集映射，无需配对训练样本。 CycleGAN图像转换压缩包包含橘子苹果数据集及相关项目代码，可以直接运行。

CycleGAN风格的样式转换

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CycleGAN风格的样式转换是一种无监督学习技术，用于在没有配对样本的情况下将一种图像风格转换为另一种。这种方法通过循环一致性损失实现高质量的跨域映射，在多种视觉任务中展现了强大的迁移能力。 CycleGAN风格的传递贡献者特雷弗·莫特（Trevor Mott）介绍在本项目中，我们将获取一个包含莫奈绘画图像以及陆地景观和城市图像的数据集。我创建了一个CycleGAN模型。商业案例：您是否可以训练一个模型，将风景转变成莫奈风格的绘画，以用于社交媒体过滤器？使用莫奈绘画的图片和照片使图片看起来像莫奈绘画。探索性数据分析： - 莫奈绘画与照片的数量存在不平衡问题，具体为约700幅莫奈风格的画作以及7000张照片。 CycleGAN建模过程： 1. 创建4个CNN模型：两个生成器和两个判别器。 2. 将所有图像调整至256x256像素以保持一致性，并将每个数据集创建为批量大小300。 3. 第一个生成器负责将照片转换成莫奈风格的绘画，第二个生成器则执行相反的操作，即把莫奈风格的画作还原为普通图片。第一个判别器用于判断图像是否是真实的莫奈画作，而第二个判别器则用来区分真实的照片和通过模型生成的照片。 4. 最终CycleGAN模型在训练过程中难以确定何时停止最佳，因此我决定经过250个周期后结束训练。在整个建模与实验中，我们注意到数据集的不平衡性对结果可能产生影响，并且需要根据实际情况调整参数以优化模型性能。

vangogh2photo.zip的艺术风格转换工具

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vangogh2photo.zip是一款创新的艺术风格转换工具，能够将普通照片转化为具有梵高独特笔触和色彩的画作，为用户提供一种全新的艺术创作体验。 CycleGAN训练使用vangogh2photo数据集进行。

CycleGAN风格转换数据集.rar

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本资源包含CycleGAN模型用于图像到图像翻译任务的数据集，适用于风格迁移、照片转画作等多种应用场景。下载后解压可直接使用。资源1：CycleGAN_apple2orange 数据集用于实现苹果与橘子之间的风格转换。资源2：monet2photo数据集中包含训练集A文件夹的莫奈油画共1072张，B文件夹中的现实风景照6287张；测试集包括A 文件夹中莫奈油画121张和B 文件夹中的现实风景照751张。使用Mindspore框架实现CycleGAN模型进行图像风格迁移算法的具体方法可以参考相关文献或教程。

CycleGAN-VC2: 基于CycleGAN的语音克隆与转换方法

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CycleGAN-VC2是一种基于CycleGAN架构的创新性语音克隆与转换技术，能够实现不同说话人之间的声音风格迁移，同时保持语音内容不变。该方法利用循环一致性学习原理，有效解决了跨-speaker身份变换中的挑战，为个性化语音合成和语音隐私保护提供了新的解决方案。这段代码是用于语音转换/语音克隆工作的CycleGAN-VC2-PyTorch的实现。数据集包括中国男性演讲者的AISHELL数据。使用方法如下：训练：例子：预处理步骤可以通过运行python pre来执行。演示版和更新信息表明，修复了第二步逆向损失的问题，并通过添加第二步逆向性损失改进了非并行语音转换的研究。CycleGAN-VC2是对CycleGAN-VC的升级版本，结合使用三种新技术：两步对抗损失、2-1-2D CNN生成器以及GAN修补程序鉴别器。该存储库包括：实现本段落的方法。创建缓存以训练模型。训练后转换的结果展示。要求如下安装依赖项： pip install -r requirements.txt

图片风格转换技术

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图片风格转换技术是一种创新的图像处理方法，它能够将一幅图片的艺术风格转移到另一幅图片上，保留内容的同时赋予新的视觉效果。这一技术广泛应用于艺术创作、社交媒体等领域，为用户提供了无限创意可能。图像风格迁移的Matlab实现包括代码、测试图及实验报告。

基于VGG19的图像风格转换.zip

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本项目利用预训练的VGG19模型实现图像风格迁移技术，能够将用户指定内容图片与艺术风格图片结合，生成兼具两者特色的全新图像。基于VGG19的图像风格迁移.zip包含了使用VGG19模型进行图像风格转换的相关内容和技术实现方法。

基于Keras的深度学习艺术风格迁移源代码

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本作品提供了一套使用Python编程语言及Keras库实现的艺术风格迁移系统源代码。该程序可以让用户将任意图像转换为模仿著名绘画艺术品风格的新颖图片，利用了深度神经网络技术进行图像处理和风格变换。艺术风格迁移的源代码基于Keras框架，并包含预下载好的VGG19模型。这份资源可以直接运行使用，适合初学者学习参考。