python学画画(下)

猿友 2018-08-08 17:44:01 浏览数 (5659)
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本文转载至知乎ID:Charles(白露未晞)知乎个人专栏

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导语

这大概是去年深度学习最火的应用之一了吧,利用神经网络将世界名画的画风迁移到任意一张普通的图片上。

还是先放图!

左边是待转换图片,右边是供以学习画风的图片:

结果:

再来一组:


所需工具获取

百度网盘下载链接: https://pan.baidu.com/s/1yJTxYBmV2rfLdNt2s53N_A

密码: bqjs


工具清单

所给出的文件包括:

  1. 该项目实现的原理论文: "A Neural Algorithm of Artistic Style";

  2. GitHub上相关项目的源文件(TensorFlow实现);

  3. 该项目实现的Keras版本(也是获得前面两个例子的源代码,我做了一些注释)。

使用说明

STEP1:

将所提供的models文件夹放在类似下图所示的路径下:

STEP2:

运行所提供的ImitationPaintings.py文件,格式为python ImitationPaintings.py+待转化图片路径+模板图片路径+生成图片保存路径加名称(注意不需要有.jpg等后缀),例如:


实现起来就是这么简单,默认迭代次数为10,运行所需时间略久,至于具体的原理,可以参见论文和相关的GitHub项目(因为所需的理论基础实在太多,我也不知道如何介绍其原理,这里推荐一篇博文:http://www.cnblogs.com/mangoyuan/p/6329410.html个人觉得写的一般,想要明白具体原理还是需要研读论文和源代码才行)。


其他库实现风格转换

1.基于python深度学习库DeepPy的实现:

https://github.com/andersbll/neural_artistic_style

2.基于python深度学习库Caffe的实现:

https://github.com/fzliu/style-transfer

3.基于python深度学习库TensorFlow的实现:

https://github.com/log0/neural-style-painting

最后再放些图片吸引一下大家吧

下面是一些别人跑出来的结果,感觉很nice。

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