深度学习基于卷积神经网络的图像风格迁移项目系统源代码。统计学习课程挑战问题。 构成 output 生成图片的代码 images 风格图片和内容图片 theme GUI的主题 Image.py model.py parameters.py train.py 为项目的代码 sun-valley.tcl 为GUI的必须文件 代码运行方法 1、 python解释器中安装tensorflow 2.3.0，tqdm，tkinter 2、 克隆本仓库 3、 运行train.py代码 使用说明 参数选择可选低风格内容、高风格内容，代表生成的图片是否更贴近风格图片 单击 选择内容图片按钮 来选择图片，单击 选择风格图片按钮 来选择风格图片 单击 运行按钮 来运行代码

本套代码的运行环境是python+pytorch Csdn上上传的代码都是完整的，大家找到对应的博客都是有效果图和运行讲解的，防止踩坑。大家也可以下载其他项目练手，丰富自己的简历也不错。 博客教程地址：https://blog.csdn.net/qq_34904125/article/details/124906163 需要查看其他代码的可看b站视频演示： https://space.bilibili.com/124080712?spm_id_from=333.1007.0.0 其他小项目完整代码： https://blog.csdn.net/qq_34904125?type=download

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风格迁移技术迅速发展的今天,全局风格迁移技术已基本成型,但它在实际的应用过程中存在不能对图片的目标区域进行局部风格迁移等问题。针对以上问题,本文在卷积神经网络的基础上结合残差网络,提出了一种基于残差式神经网络的局部风格迁移方法。首先,利用掩模技术对内容图进行分割,提取目标区域;其次,卷积神经网络提取图片特征并进行特征融合;然后,使用残差网络加快生成图的形成速度;最后,通过反卷积生成一张只对目标区域完成风格迁移的图片。在Microsoft Coco2014数据集上设计了多个实验,实验结果表明,所提出的基于残差式神经网络的局部风格迁移网络模型具有较好的局部风格转换能力,并且具有较高的执行效率。

人工智能-项目实践-迁移学习-使用VGG19迁移学习实现图像风格迁移 使用VGG19迁移学习实现图像风格迁移 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图片内容的图片C。 下面给出两个示例，风格图片都使用梵高的星夜：

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这个资源是用基于PyTorch的框架做的，用的是VGG19的神经网络模型，做的是一个图像风格迁移的案例。代码很详细，我做了非常多的注释，容易看懂。

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图片内容的图片C。

自己本科毕设，写的比较清晰，功能完善，完全可以放心。打开可以直接用。