基于VGG19的图像风格迁移.zip

训练时间10小时，完成6万张图片输入训练，模型名字中数字为读取多少张图片后生成的模型，文件夹内图片为该模型的风格，该方法一个模型只能实现一个风格

以梵高的星空为风格图片训练而成的参数模型，COCO2017下训练5轮，1080显卡下近两天，详细内容请见：https://blog.csdn.net/qq_40298054/article/details/109599354

基于循环生成对抗网络的图像风格迁移.pdf

单张图片的图像风格迁移，包含图像已训练完成的数据模型，可以进行输出图片的质量选择，进行照片，背景图风格转换学习。

图像风格迁移预训练模型 GAN生成对抗网络图像风格迁移

图像风格迁移模型（含imagenet-vgg-verydeep-19.mat模型和代码），基于tensorflow1.14，实测可用。

文件是我本学期人工智能前沿的作业,用深度学习的方法实现输入一张风格图(比如梵高系列名画)和一张自己的任意照片,输出得到含有风格图的style和自己照片content的图。

目前大多数的图像风格迁移方法属于有监督学习，训练数据需要成对出现，并且在处理图像背景时，现有的方法过于繁琐。针对这些问题，提出了一种基于图像蒙板的无监督图像风格迁移方法。在实验中，采用了基于循环一致性的CycleGAN架构，并使用Inception-ResNet结构设计了一个全新的具有内置图像蒙板的生成式模型，最后通过无监督学习将图像的背景与学习到的抽象特征进行自动重组。实验表明，新方法有效地对图像背景和抽象特征进行自动分离与重组，同时解决了特征学习过程中的区域干扰问题，获得了可观的视觉效果。

基于神经网络捏脸 推论 1. Unity-2019.2.1f1 2. python-3.5 3. dlib-19.18 4. numpy-1.15.4 5. torch-1.1.0 6. opencv-contrib-python 3.4.0.12 7. tqdm-4.23.4 8. argparse-1.4.0 9. scipy-1.0.1 10. tensorboardX 论文 网易的研究者提出了一种游戏角色自动创建方法，利用面对面的转换快速创建游戏角色，用户还可以自行基于模型结果再次进行修改，直到得到自己满意的人物。此项目按照里的描述建立。 引擎预览 ：Unity，点击