本文轉載至知乎ID：Charles（白露未晞）知乎個人專欄

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這大概是去年深度學習最火的應用之一了吧，利用神經(jīng)網(wǎng)絡將世界名畫的畫風遷移到任意一張普通的圖片上。

還是先放圖！

左邊是待轉換圖片，右邊是供以學習畫風的圖片：

結果：

再來一組：

所需工具獲取

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

密碼: bqjs

工具清單

所給出的文件包括：

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

2. GitHub上相關項目的源文件（TensorFlow實現(xiàn)）；

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

使用說明

STEP1：

將所提供的models文件夾放在類似下圖所示的路徑下：

STEP2：

運行所提供的ImitationPaintings.py文件，格式為python ImitationPaintings.py+待轉化圖片路徑+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：

實現(xiàn)起來就是這么簡單，默認迭代次數(shù)為10，運行所需時間略久，至于具體的原理，可以參見論文和相關的GitHub項目（因為所需的理論基礎實在太多，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個人覺得寫的一般，想要明白具體原理還是需要研讀論文和源代碼才行）。

其他庫實現(xiàn)風格轉換

1.基于python深度學習庫DeepPy的實現(xiàn)：

https://github.com/andersbll/neural_artistic_style

2.基于python深度學習庫Caffe的實現(xiàn)：

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

3.基于python深度學習庫TensorFlow的實現(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的結果，感覺很nice。