本文轉(zhuǎn)載至知乎ID：Charles（白露未晞）知乎個(gè)人專欄

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這大概是去年深度學(xué)習(xí)最火的應(yīng)用之一了吧，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將世界名畫(huà)的畫(huà)風(fēng)遷移到任意一張普通的圖片上。

還是先放圖！

左邊是待轉(zhuǎn)換圖片，右邊是供以學(xué)習(xí)畫(huà)風(fēng)的圖片：

結(jié)果：

再來(lái)一組：

所需工具獲取

百度網(wǎng)盤(pán)下載鏈接: https://pan.baidu.com/s/1yJTxYBmV2rfLdNt2s53N_A

密碼: bqjs

工具清單

所給出的文件包括：

1. 該項(xiàng)目實(shí)現(xiàn)的原理論文： "A Neural Algorithm of Artistic Style"；

2. GitHub上相關(guān)項(xiàng)目的源文件（TensorFlow實(shí)現(xiàn)）；

3. 該項(xiàng)目實(shí)現(xiàn)的Keras版本（也是獲得前面兩個(gè)例子的源代碼，我做了一些注釋）。
   

使用說(shuō)明

STEP1：

將所提供的models文件夾放在類似下圖所示的路徑下：

STEP2：

運(yùn)行所提供的ImitationPaintings.py文件，格式為python ImitationPaintings.py+待轉(zhuǎn)化圖片路徑+模板圖片路徑+生成圖片保存路徑加名稱（注意不需要有.jpg等后綴），例如：

實(shí)現(xiàn)起來(lái)就是這么簡(jiǎn)單，默認(rèn)迭代次數(shù)為10，運(yùn)行所需時(shí)間略久，至于具體的原理，可以參見(jiàn)論文和相關(guān)的GitHub項(xiàng)目（因?yàn)樗璧睦碚摶A(chǔ)實(shí)在太多，我也不知道如何介紹其原理，這里推薦一篇博文：http://www.cnblogs.com/mangoyuan/p/6329410.html個(gè)人覺(jué)得寫(xiě)的一般，想要明白具體原理還是需要研讀論文和源代碼才行）。

其他庫(kù)實(shí)現(xiàn)風(fēng)格轉(zhuǎn)換

1.基于python深度學(xué)習(xí)庫(kù)DeepPy的實(shí)現(xiàn)：

https://github.com/andersbll/neural_artistic_style

2.基于python深度學(xué)習(xí)庫(kù)Caffe的實(shí)現(xiàn)：

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

3.基于python深度學(xué)習(xí)庫(kù)TensorFlow的實(shí)現(xiàn)：

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

最后再放些圖片吸引一下大家吧

下面是一些別人跑出來(lái)的結(jié)果，感覺(jué)很nice。