【源码】基于TensorFlow框架的风格迁移项目——Neural Style

项目简介

本项目基于TensorFlow框架实现神经风格迁移（Neural Style Transfer）。借助深度神经网络（CNN），能把一张风格图像的风格应用到另一张内容图像上，实现风格迁移效果。用户无需复杂配置，通过简单的命令行参数就能轻松生成特定风格的图像。

项目的主要特性和功能

1. TensorFlow框架：运用TensorFlow框架构建并训练模型。
2. 多风格支持：支持多种风格图像输入，生成不同风格的迁移结果。
3. 命令行参数：提供命令行参数解析，方便用户自定义输入内容图像、风格图像等。
4. 优化器选择：提供多种优化器，如L - BFGS和Adam，用于最小化损失函数。
5. 高质量输出：支持输出高质量的单张图像和视频序列。

安装使用步骤

前提条件

• 已安装TensorFlow框架（版本>=1.0）。
• 已安装OpenCV库（版本>=3.0）。
• 已下载预训练权重文件：imagenet - vgg - verydeep - 19.mat。

本地使用

1. 复制项目代码： bash
2. 进入项目目录： bash cd Neural_Style
3. 创建输入目录并放置预训练权重文件： bash mkdir input cp /path_to_imagenet-vgg-verydeep-19.mat /input/
4. 运行Jupyter Notebook： bash jupyter notebook
5. 在Notebook中运行相关代码，进行风格迁移。

使用简单快捷的RussellCloud平台（可选）

1. 搞定一个平台账号，创建名为Neural_Style的tensorflow - 1.0:py2项目。
2. 安装russell - cli： bash pip install -U russell-cli
3. 复制并初始化项目： bash cd Neural_Style russell login russell init --name Neural_Style
4. 运行风格迁移命令： bash russell run "bash stylize_image.sh ./image_input/lion.jpg ./styles/kandinsky.jpg" --gpu --data bf9f524a384c4a69a021f0cf122815ec:model

小贴士

• 修改 styles 文件夹内的风格图，可生成专属于你的风格。
• 通过调整优化器和参数，可以获得不同的风格迁移效果。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】