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基于深度学习的图像风格变换.zip

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简介:
本项目利用深度学习技术实现图像风格转换,通过神经网络算法将用户指定的艺术风格应用到输入图片上,创造独特的视觉效果。 1. 本资源中的所有项目代码均经过测试并成功运行,在确保功能正常的情况下才上传,请放心下载使用。 2. 此项目适合计算机相关专业(如计算机科学、人工智能、通信工程、自动化及电子信息等)的在校学生、教师或企业员工进行学习,同时也适用于初学者进阶学习。此外,它还可以作为毕业设计项目、课程设计作业以及初期立项演示的内容。 3. 如果您有一定的基础,在此基础上可以修改代码以实现更多功能,并可用于毕业论文、课程实验和日常作业中。 下载后请先查阅是否有README.md文件(如有),仅供个人参考与学习之用,请勿用于商业目的。

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客服
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  • .zip
    优质
    本项目利用深度学习技术实现图像风格转换,通过神经网络算法将用户指定的艺术风格应用到输入图片上,创造独特的视觉效果。 1. 本资源中的所有项目代码均经过测试并成功运行,在确保功能正常的情况下才上传,请放心下载使用。 2. 此项目适合计算机相关专业(如计算机科学、人工智能、通信工程、自动化及电子信息等)的在校学生、教师或企业员工进行学习,同时也适用于初学者进阶学习。此外,它还可以作为毕业设计项目、课程设计作业以及初期立项演示的内容。 3. 如果您有一定的基础,在此基础上可以修改代码以实现更多功能,并可用于毕业论文、课程实验和日常作业中。 下载后请先查阅是否有README.md文件(如有),仅供个人参考与学习之用,请勿用于商业目的。
  • 网络pix2pixHD
    优质
    Pix2PixHD是一种先进的深度学习模型,专为高分辨率图像到图像的转换设计,适用于细致场景如城市景观和人脸图像的生成与编辑。 自己编写代码并确保其能够正常运行。很多GitHub上的代码在下载后无法直接使用,在经过长时间的调试之后,终于使其可以顺利运行,并且效果非常好。在这里与大家分享这个成果。
  • 在线迁移系统
    优质
    本项目研发了一个基于深度学习技术的在线图像风格迁移系统,用户可轻松将不同艺术风格应用于个人照片上。该系统采用先进的神经网络模型,提供高效、高质量的图片转换服务,满足广大用户的创意需求和个性化表达。 后端算法模块采用fast-style-transfer技术,包含web端和小程序端两个部分,均可调用后端的风格迁移算法。一张图片的风格转换大约需要5秒左右的时间。系统基本实现了图像风格在线迁移的功能。后端实现使用了flask框架,前端则采用了vue2+elementui技术栈。
  • 研究综述
    优质
    本文章全面回顾了深度学习技术在图像风格转化领域的应用进展,详细分析了相关模型架构及算法,并展望未来发展方向。 为了推进基于深度学习的图像风格迁移技术的研究进展,本段落归纳并探讨了当前该领域的主要方法及代表性工作。首先回顾了非参数化的图像风格迁移,并详细介绍了目前主流的基于深度学习的图像风格迁移的基本原理与具体方法。接着分析了这种技术在相关领域的应用前景,并最终总结出当前基于深度学习的图像风格迁移所面临的问题以及未来的研究方向。
  • 迁移 Python代码实现
    优质
    本项目利用深度学习技术,采用Python编程语言实现了图像风格迁移算法。通过神经网络模型,可以将任意图片转换为特定艺术风格的作品。 实现基于深度卷积神经网络的图像风格迁移的程序,采用Python语言编写代码。
  • VGG19迁移进行.zip
    优质
    本项目采用VGG19模型进行迁移学习,实现图像风格转换技术。通过将不同艺术风格应用于普通照片上,生成具有独特视觉效果的新图片。 这是一个使用预训练的VGG19网络完成图片风格迁移的项目,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图片风格和B图片内容的新图片C。
  • Fast-Neural-Style-Transfer-master_项目__pytorch_
    优质
    Fast-Neural-Style-Transfer-master 是一个利用PyTorch实现的深度学习项目,专注于高效地将不同艺术风格应用到图片上,进行快速且高质量的图像风格转换。 图像风格转换是基于Python的深度学习基础项目之一。该项目利用深度学习技术将一幅图片的风格转移到另一幅图片的内容上,实现艺术化的效果变换。这不仅是一个理论研究的方向,也是实际应用中非常有趣的一个领域,比如在摄影、设计以及数字娱乐等方面都有广泛应用。通过这个项目的学习和实践,可以帮助初学者更好地理解卷积神经网络的工作原理及其在图像处理中的强大功能。
  • PyTorch项目源码及资料
    优质
    本项目提供基于PyTorch实现的深度学习图像风格转换代码与详细文档,旨在帮助开发者理解和实践神经网络在艺术创作中的应用。 PyTorch深度学习图片风格迁移项目源码及资料非常详细地进行了代码注解,非常适合新手学习。
  • VGG19.zip
    优质
    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。
  • 生成实验四:迁移.rar
    优质
    本实验为深度学习课程系列中的第四部分,专注于探索和实现图像风格迁移技术。通过分析内容图片与风格参考图,利用神经网络算法创造出结合两者特征的新颖图像,是创意视觉艺术和技术融合的典范。 本资源为实验四:深度学习图像生成(Part one:图像风格迁移)的相关模型及图像。