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一种基于VGG神经网络实现图像风格迁移的方法 被引量：3
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作者 谢志明 刘少锴 蔡少霖 《现代计算机》 2022年第14期83-87,共5页
针对使用传统非参数手工演算方法实现图像风格迁移过程较为复杂、时间漫长且迁移效果不理想等不足,提出了一种利用CNN原理并在AlexNet模型上改进的VGG神经网络模型,将该模型与Tensor⁃Flow2深度学习框架相结合可快速实现图像风格迁移。... 针对使用传统非参数手工演算方法实现图像风格迁移过程较为复杂、时间漫长且迁移效果不理想等不足,提出了一种利用CNN原理并在AlexNet模型上改进的VGG神经网络模型,将该模型与Tensor⁃Flow2深度学习框架相结合可快速实现图像风格迁移。实验结果表明,采用VGG图像风格迁移技术的两组实验VGG-16和VGG-19都能较好地完成图像风格迁移任务,迁移后的图像既保证了内容图像的完整性还具有风格图像的色彩、纹理等特征,且以VGG-19神经网络模型表现效果最佳。 展开更多
关键词 图像风格迁移 神经网络模型 tensorflow2 VGG-19
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