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风格迁移是一门将参考图像的风格迁移到目标图像上的技术,但将风格迁移算法应用于写实类照片时,生成的图像却会因为纹理扭曲严重而表现得不真实或是生成的图像整体缺少美感,为了解决此类问题,提出一种基于卷积神经网络的风格迁移算法.首先,为了高效融合不同层信息作为特征表达使生成图像饱满丰富,用聚合方法结合了图像较浅层和较深层的特征;然后,使用全局风格损失和局部风格损失来构建总风格损失项,这样能使生成图像保持风格全局一致性,同时也保留了局部细节信息,其中全局风格损失是由格拉姆矩阵表达,而局部风格损失由马尔科夫随机