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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。
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》。
