Deep Learning: Neural Style Transfer 深度学习把妹法:神经风格迁移

Neural style transfer是一个很有趣的深度学习应用,能把一幅图像的风格迁移到另一幅图像上,一般用来模拟世界名画,实现PS所不能达到的效果。下面是以妹子的照片为内容图像的一些尝试。最开始做Neural style transfer时,一个大问题是人脸也会跟着一起“迁移”,其诡异的效果可想而知,后来这一问题通过加mask得到解决。

下面用妹子的同一张照片做不同的风格。

原照片如右图。

首先是莫奈的《日出· 印象》,印象派家喻户晓的名作。

sunrise

同为印象派,梵高的《星月夜》。

从欧洲转到中国,下面是黄公望的《富春山居图》

齐白石的《鱼虾图》更具有黑白水墨风

下面是日本系,古有葛饰北斋的《神奈川冲浪里》

近有草间弥生这位波点怪婆婆,这张有点……只是表明什么画风都是可以模仿的

虽然什么都能模仿,但是还是跟原画的风格更接近一些更好。比如,下面这张合照里,我跟妹子相比于背景都比较小,可能更能体现印象派的感觉。左起:原照片,《日出· 印象》风,《星月夜》风。

下面这张的模仿风格可能是全世界最知名的油画,我就不多嘴了。左为原图,右为风格迁移的图。

再下面这张模仿的是毕加索的《自画像》,老毕的这张画还没有那么超现实。

最后一组不再有肖像,是2016年在北海道小樽所拍的暮色街景。记得我问妹子你最喜欢哪幅名画时,妹子的回答出乎意料,是梵高的《夜晚的咖啡馆》。

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