神经样式传输是一种优化技术, 用于两个图像(内容图像和样式参考图像), 并且将它们合并, 以使输出图像看起来像内容图像, 但以样式参考图像的”
描绘”
形式是。
为了实现样式转换, 有必要将图像的样式与其内容分开。之后, 可以将一个图像的样式元素转移到另一图像的内容元素。该过程主要使用标准非线性神经网络的特征提取来执行。
然后操纵这些特征以提取内容信息或样式信息。该过程涉及三个图像：样式图像, 内容图像, 最后是目标图像。
最终目标是将样式图像的样式与内容图像的内容结合起来以创建图像。
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【神经样式传输的过程是什么（）】此过程首先从模型中选择一些图层以提取特征。通过选择几层来提取特征, 我们对如何在神经网络中处理图像有一个好主意。我们删除样式图像和内容图像的模型属性。之后, 我们从目标图像中删除元素, 然后将其与样式图像功能和内容图像功能进行比较。
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