【摘 要】
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2015年之前,图像风格迁移技术多采用人工数学建模方式,模拟图像风格。深度学习以其能快速提取高级抽象特征的优势,被应用于提取图像的风格化特征和内容特征,成为图像风格迁移
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2015年之前,图像风格迁移技术多采用人工数学建模方式,模拟图像风格。深度学习以其能快速提取高级抽象特征的优势,被应用于提取图像的风格化特征和内容特征,成为图像风格迁移领域的主流技术。本文对图像风格迁移技术发展历史进行简介,并着重对卷积神经网络的的应用做深入剖析。首先就图像风格迁移技术的概念、技术难点和基础方法进行综述,然后对卷积神经网络的发展和基础结构进行详述,之后就卷积神经网络算法如何应用在图像风格迁移技术上做介绍,最后概述该技术发展前沿。
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