基于卷积神经网络的艺术图像风格迁移改进-研究论文

简介：
本文探讨了在艺术图像风格迁移中应用卷积神经网络（CNN）的方法，并提出了一种改进策略以提高生成图像的质量和多样性。通过优化模型架构与训练过程，我们成功地实现了更自然、更具创意的艺术效果转换，同时保持原图内容的清晰度和完整性。 您有没有想过像 Prisma 这样的应用程序和其他艺术应用软件是如何工作的？我们将相机胶卷中的图像输入到这些应用程序中，然后选择一种设计风格来提取与初始风格完全不同的新图像。在人工智能的背景下，这被称为风格迁移。 艺术风格迁移利用了卷积神经网络（CNN），这是一种特别擅长于识别和分类图像的神经网络子分支。通过使用具有64、128 和 512个过滤器的不同层，我们可以改变输入图片的艺术特性。VGG 是视觉几何组的一个模型，在这种情况下它能提供高达93% 的聚类成功率，并且只有7% 的错误率。 为了实现风格迁移，我们需要重新创建一个混合图像：将选定卷积层的特征与原始内容图像相结合。通过这种方式，我们可以生成具有独特艺术效果的新图片。