神經風格遷移是如何運作的？

神經風格遷移其實就是將圖像A的風格遷移到圖像B上，形成一個新的圖形C，這個新的圖像C還是圖像B的內容，但風格會變成圖像A的風格，效果如下：

最主要的還是基于卷積神經網絡（VGG），基本原理如下，核心還是利用VGG網絡將內容圖像和風格圖像進行融合，輸出最終遷移后的新圖像，可以參考一下這篇文章的解釋，Perceptual Losses for Real-Time Style Transfer and Super-Resolution：

至于Python源碼的話，網上有很多的實現方式，主要還是基于tensorflow框架，當然也有Caffe，Keras版本的，GitHub上也有相關代碼，地址https://github.com/LDOUBLEV/style_transfer-perceptual_loss，可以下載到本地，參考一下：

至于源碼的運行方式，README文檔中也給出了詳細解釋和示例，搭建好本地環境后，就可以直接運行：

最終示例遷移后的效果如下，可以通過style_loss的比例進行調整，效果看著還不錯：

如果你想親手實現的話，還是具有一定的難度，整個過程比較復雜，需要一定的神經網絡基礎和python基礎。感興趣的朋友，可以參考一下這篇文章https://blog.csdn.net/qq_25737169/article/details/79192211，對神經風格遷移的基本原理和代碼都進行了詳細的解釋，當然，網上也有許多這方面的教程，感興趣的話，可以搜一下，希望以上分享的內容能對你有所幫助吧，也歡迎大家評論、留言。