1 引言

艺术往往超越了人类的存在。回顾整个人类的历史进程,我们可以发现艺术的重要性,艺术品往往都是一个人实现表达自我对世界认知的一种手段。
传奇画物毕加索曾经说过:

“It took me four years to paint like Raphael, but a lifetime to paint like a child.”

大多数艺术创作都遵循某种模式—— 一种令人愉悦并激发我们创造性的艺术风格模式。
当我们在观察某件艺术品时，如果我们试着注意它的颜色主题变化，或者里面的笔触,我们可以从中看到某种艺术风格模式浮现出来。通常人类善于潜意识地识别这些风格模式。
现在，在神经网络的帮助下，识别并重建这种风格模式的能力也得到了快速发展。

在本文中，我们将构建一个轻量级的PyTorch版神经风格转换实现，如上所示，我们可以通过五个简单的步骤来将流行艺术风格转换到任何图像上。上图中,左侧为我们的内容图像,中间为我们的风格图像,最右侧为我们生成的新的艺术照,它不仅包含左侧内容图像的内容,同时具备中间风格图像的艺术风格.

闲话少说,我们直接开始吧.

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