Neural-Style

论文：A Neural Algorithm of Artistic Style

本文仅记录个人阅读论文的收获和思考。

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将图片定义为内容和风格的合成。(content and style)

用卷积神经网络来提取内容和风格。

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为了实现风格转换， 需要在不改变原图片的内容的同时， 将风格趋近风格图片。

由此设置了两个损失函数： 内容损失和风格损失。

内容损失函数由均方差函数实现。 风格损失由格拉姆矩阵和均方差函数实现。

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通过拟合白噪声图片进行实验测试VGG各层对内容和风格的体现， 来配置内容层和风格层。

• 内容层：conv4_2
• 风格层：conv1-5_1

经过对比， 内容风格的权重为 $10^{-3}$最合适。

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此方法并不是非常理想。

此处的风格还将风格图片的色彩包含了进去。

最理想的效果是只进行风格的转换，如现实照片转油画。 原图片的色彩不应受风格图片影响。