导读尊敬的各位老师，大家好！今天我非常荣幸能够在这里进行我的毕业设计答辩。我的课题是《基于深度学习的图像风格迁移研究与实现》。在当今信...
尊敬的各位老师，大家好！
今天我非常荣幸能够在这里进行我的毕业设计答辩。我的课题是《基于深度学习的图像风格迁移研究与实现》。在当今信息化时代，图像处理技术得到了广泛的应用和发展。而图像风格迁移作为一种将一种图像的风格特征转移到另一幅图像的技术，在艺术创作、影视特效以及视觉设计等领域展现出巨大的潜力。
本项目旨在通过深度学习方法实现高质量的图像风格迁移。首先，我深入学习了卷积神经网络的基础理论，并选择了VGG-19作为特征提取器。接着，利用神经网络框架PyTorch搭建了模型架构，采用Gram矩阵来表征图像的风格信息。为了提升计算效率和模型性能，我还引入了多尺度训练策略和自适应实例归一化技术。经过多次实验调整参数，最终实现了对多种风格的准确迁移，包括印象派、抽象派等不同流派的艺术风格。
此外，在项目实施过程中，我也遇到了不少挑战，比如如何平衡内容损失与风格损失的比例以获得最佳效果，以及如何解决高分辨率图像处理时显存不足的问题。这些问题促使我在实践中不断优化算法，积累了宝贵的科研经验。
总之，这次毕业设计不仅让我掌握了先进的图像处理技术，更培养了我的创新思维和解决问题的能力。希望各位老师给予批评指正，谢谢大家！