神经艺术样式转移

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神经艺术风格转移带云图像转换样式转移效果应用复杂深度学习神经网络算法从源图像中提取艺术风格并应用到目标图片内容

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使用神经艺术样式转移前

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概述

Gatys等入计使用VGG神经网络显示源图像和目标图像的不同抽象性可分层过滤,以便输入图像的基本要素应用时不损及目标内容的精髓云化算法利用孙黄惠和Serge Liesie增强Gatys算法使得有可能使用图像源与目标并发,并仍然实时提供高质量样式传导,使用单进向神经网络

将样式转换效果应用到任何照片中时,指定源美术公共标识为图像叠加L_中URLs)样式转移象叠加效果学高山市e_style_transferURL中)应用层位应用内存 URL)目标图片为图像公开标识

下例中游天使艺术风格转至金门桥相片

调整样式转换偏好

算法能识别源画样式,如刷刷样式、纹理和支配颜色并应用这些样式对目标图片内容元素生成图像中有一些内容损耗和样式损耗,但神经网络算法优化这些损耗,使艺术风格主要元素穿透,同时确保目标图片内容清晰识别

• 如果要保留目标图片颜色,可以包括目标图片颜色保留色选项 。
• 如果要控制源画量转移,可调整样式strength1-100,默认值:100

举个例子,如果你传输样式灯塔源美工沙滩2_kids目标图片,结果明显受灯塔图像颜色和刷子样式的极大影响

取下三大图像观察结果使用调整设置变化方式

这是变换代码 最后图像使用保留色并样式strength选项 :

设置图像大小

神经艺术加码支持用图像生成样式转移3000x3000的任何分辨率效果, 并能够快速生成新图像 即使是大容量算法分析目标图片内容的方式不同 目标图片大小不同结果不同并记住神经艺术添加后神经网络算法最初设计为分辨率为600x600-800x800最优输出图像

因此,当最优解析范围适合您的预期使用时,使用变大小或裁剪变换法将目标图片带入此范围并应用变换组件样式转移后端变换组件效果

例举 :....c_scale,w_700/l_your_artwork/e_style_transfer,fl_layer_apply/your_target_photo.jpg

类似地,如果想输出远小于以上推荐分辨率范围图像,则可能想应用样式转移早期变换构件中效果后再对后变构件小尺寸应用重定大小

例举 :....c_scale,w_700/l_your_artwork/e_style_transfer,fl_layer_apply/c_scale,w_200/your_target_photo.jpg

签名 URLs

云化图像变换URL是敏捷网络移动开发的强工具然而,由于客户存取应用神经艺术算法的非计划动态URL的潜在成本,图像转换附加URL需要使用云化认证API签名或可选择热切生成请求衍生图像使用云化认证API

创建签名云式URL时设置sign_url参数真实性构建 URL或图像标签

下代码示例通过覆盖生成神经艺术davinci_mona_lisa美工带咖啡_cup_st照片,包括签名云式URL

生成云式URL下显示包括签名组件s-D2UmnV-Z-)唯一带有效签名并匹配请求图像变换的URL将核准即时图像变换和交付

更多签名URL细节见签名交付 URLs.

神经艺术附加演示

一号选择艺术作品 :	2取目标图片OR上传自有
	3按魔术按钮 : 生成神经艺术 https://res.www.aaaalireno.com/hzxyensd5/image/upload/demo-assets/art_here.jpg

多云变换

合并神经艺术作品可创建更多独特结果样式转移带其他变换效果细节见图像变换并变换URLAPI引用.