奇函数关于什么对称_函数图像生成器

或许在某个瞬间，你曾为梵高和莫奈的画作所倾倒，那份艺术魅力让你心生向往；或许在某个年纪，你曾幻想过成为二次元世界里一个充满个性的动漫角色；又或许你曾梦想回到古代，想象自己身着古装的模样。如今，“图像风格化”技术让这些梦想触手可及。

也许你对“图像风格化”这个词还感到陌生，那么请看下面的几幅图，它们将为你揭示这一技术的魅力：

原始艺术风格图像

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普通的图像

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融合原始艺术风格后的图像展现

没错，这就是图像风格化的神奇之处！它为我们的照片注入了艺术的气息。

图像风格化：赋予“随手拍”艺术韵味

图像风格化，又称为风格迁移，它能够将一张具有独特艺术风格的图像的风格迁移到另一张普通图像上。这样，原本的图像在保留原有内容的也拥有了独特的艺术气息，如卡通、漫画、油画、水彩、水墨等。

是否期待拥有这样一项技术，让自己的风景照焕发艺术光彩，或是将自己的照片变成一幅素描画或卡通画？虽然网上有许多美图软件可以生成类似效果，但若这些软件中没有你喜欢的样式，是否会感到有些遗憾？DIY图像风格化技术就能助你一臂之力。

任何一项优秀技术的背后都有其漫长而艰辛的发展历程。在非真实感图像学领域，图像艺术的发展经历了三种方法：

1. 基于笔触渲染的方法：这种方法专注于学习风格图片中的笔触信息，但应用范围受限。

2. 基于图像类比的方法：需要大量的成对原图和风格结果图。

3. 基于图像滤波的方法：虽然速度快，能满足工业界的需求，但难以实现复杂的风格迁移。

如今的图像风格化技术已经突破了上述限制，提供了“一键式生成”工具，无需专业的图片处理技术，你就能快速创作出心仪的图片效果。

接下来，让我们了解一下两种经典的图像风格化处理技术：

1. 基于的图像风格化

这一技术利用卷积网络（）进行纹理建模，通过Gram矩阵表示图片的纹理信息。Gatys等人在2015年首次提出使用进行风格化处理，并发现风格和内容在卷积网络中是可以分开的。他们的方法通过损失函数计算并更新图片，直到达到满意的效果。

2. 基于GAN的图像风格化

GAN（生成对抗网络）包含一个判别器和一个生成器。生成器的目的是模拟真实数据分布，产生接近真实的样本；而判别器的任务是判断输入数据是否真实。朱俊彦团队利用GAN的思想，在2017年取得了令人瞩目的成果。

图像风格化的应用场景

图像风格化不仅用于艺术创作，还有许多拓展应用。例如：

- 为汽车换车型

- 将涂鸦变成油画

- 更换艺术头像

- 样稿自动上色

- 工业界的一些实际产品也应用了这一技术。

自动化所的研究成果

在中科院自动化所的研究领域中，这一有趣且实用的技术也备受关注。还记得世界杯期间你换过的那些创意头像吗？那就是自动化所的研究成果之一。研究人员们不断探索、不断创新，让这项技术更加完善、更加美好。