基于深度学习的中国画风格迁移

• 作者: 熊文楷 江西理工大学电气工程与自动化学院
• 来源期刊: 科技与创新
• 学科: 工学
• 关键词: 深度学习 风格迁移 中国画 VGG19
• 年，卷（期）: 2024,（13）
• 页码范围: 176-178
• 页数: 3页
• 语种: 中文
• DOI: 10.15913/j.cnki.kjycx.2023.13.054

摘要

在深度学习领域中，风格迁移是非常重要的一个部分。如今风格迁移技术已经被广泛运用于艺术、影视行业。利用VGG19预训练网络模型进行训练，逐像素分析风格图片与内容图片，通过计算内容与风格损失函数，调配好两者权重比，并通过梯度下降法不断降低两者的损失，最终生成一张具有中国画风格的新图像。实验结果表明，本文方法能够较好地实现中国画风格迁移。