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图像风格迁移
摘要：随着这几年深度学习特别是神经网络的兴起和发展，使用卷积神经网络来进行图像风格化处理取得了不错的效果。相对于传统的基于渲染和滤波等风格化的方法，本文结合人工智能技术，利用卷积神经网络来实现图像的风格化处理，建立起内容和风格的损失函数，采用最小化损失函数的方法得到风格化图像，并在风格损失函数中引入最近邻像素匹配及其改进算法，实现图像融合。
本文的主要工作包括以下三个方面：
介绍了风格化研究的背景及研究现状，阐述了风格化研究的意义与前景应用。
展示了卷积神经网络的基础知识和基本结构，给出了本文使用的Vgg19模型结构图。
基于Gatys等人的风格转换模型进行研究，说明
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