图像风格迁移源代码，jupyter文件有注释，附带VGG16。基于keras进行了实现。 程序中使用到了VGG16的预训练模型vgg16_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5（已放入zip包），第一次调用会自动下载，如果下载慢，就用zip包中的，放到C:\Users\用户\.keras\models目录下，就可以使用。

使用Tensorflow2.0实现神经风格迁移，详细代码介绍可以参考我的博文：https://blog.csdn.net/qq_36758914/article/details/104799358

基于tensorflow的神经网络风格迁移得到的输出图像结果

基于tensorflow的神经网络风格迁移得到的输出图像结果

基于tensorflow的神经网络风格迁移输出图像

基于tensorflow的神经网络风格迁移得到的输出图像结果

实现基于深度卷集神经网络的图像风格迁移的程序，采用python语言编写代码

高中生

高中生

This repository contains a pytorch implementation of an algorithm for artistic style transfer. The algorithm can be used to mix the content of an image with the style of another image. For example, here is a photograph of a door arch rendered in the style of a stained glass painting. The model uses the method described in [Perceptual Losses for Real-Time Style Transfer and Super-Resolution](https://arxiv.org/abs/1603.08155) along with [Instance Normalization](https://arxiv.org/pdf/1607.08022.pdf). The saved-models for examples shown in the README can be downloaded from [here](https://www.dropbox.com/s/lrvwfehqdcxoza8/saved_models.zip?dl=0).