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51CTO-深度学习顶级论文算法|style-transfer实现细节|唐宇迪|中国AI数据|文章5
作者:CNAI / 2019-09-12 / 浏览次数:68

51CTO-深度学习顶级论文算法|style-transfer实现细节|唐宇迪|中国AI数据|文章5

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买了一个啊,比较折中的,折中就说阿玛陪着你怎么调,比较折中的一个content,加style的一个融合的效果,
这也就是这篇论文的他的一个比较核心的成效,然后咱们给他欣赏欣赏他的一个效果图。哦,对表论文他也是做了实验,
我们也看到这个10的-2次方10的负一次方,这里啊,就是说我们阿尔法和贝塔的一个比例啊,可以看到就是说,
我们阿尔法和贝塔这个比例的不同啊,我们最终得到的一个图像的风格也不同的,你看着点。这里就是我们的style太强了是吧?
我们完全的把太多的加进来了,那么我们这个图像就看不出来它的原始的一个content,原始的一个内容大概是什么样子了,
然后呢,我们看了就是说这张图像唉,看起来表达效果还不错吧。我明知道这是一楼还有一条小河是吧?
就是说我们康佳style怎么样去融合啊?这个完全是按照咱们这个lot方式来的。他那个例子啊,就是说我们这篇论文啊,
啊,不是我们这边都有,这三个牛逼的德国学者,他们这篇论文啊,一个最核心的发现就是说我们可以用卷积神经网络重现content和style一个风格,
然后呢,把它融合在这样的一个噪音。图像当中来。普京有比较,然后呢,他又做了一个实验,就是说,
唉,我们不完全去比较是吧,我们content,只拿出来其中的前几个或者拿钱其中的好几个去比较,
结果会不同的,为什么要这么做?咱们可以想一想就是说一个卷积神经网络。
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