本文摘要：你好，照片复古感或变暖感的过滤器已经不是新鲜事了。但是最近经常出现新的“艺术过滤器”，需要用照片“移动”梵高的《星空》或蒙克的《呼喊》等著名油画。 看这个“照片油画混合体”是不是很酷？那它是怎么制作的呢？事实上，这些所谓的过滤器不是过滤器，而是被称为“移动样式”的更简单更有趣的程序。style download应用程序利用深度神经网络(机器学习技术)查看照片，确认一张照片的内容和另一张照片的风格，然后将两张照片的内容和风格融合在一起。

你好，照片复古感或变暖感的过滤器已经不是新鲜事了。但是最近经常出现新的“艺术过滤器”，需要用照片“移动”梵高的《星空》或蒙克的《呼喊》等著名油画。

看这个“照片油画混合体”是不是很酷？那它是怎么制作的呢？事实上，这些所谓的过滤器不是过滤器，而是被称为“移动样式”的更简单更有趣的程序。style download应用程序利用深度神经网络(机器学习技术)查看照片，确认一张照片的内容和另一张照片的风格，然后将两张照片的内容和风格融合在一起。右图是一个单一的系统，需要狩猎，总结很多毕加索作品，或者其他流派不同画家的作品。

更酷的是，谷歌团队正在研究一次迁移就需要动态融合多种风格的技术。改编的网络系统对多种艺术风格进行了训练，能够动态地融合多种绘画风格。

例如，右图是四种风格以不同比例融合的结果。谷歌的研究人员表示，这一最新的深度咨询风格转移网络(Deep Convolutional Neural Network-CNN)可以自学多种风格，然后在多种艺术风格之间动态平稳地移动，并应用于静态图像和视频。

Google Brain的狗Picabo的视频动态转移到各种艺术风格，这与以前缓慢的旧风格不同。这种同时对多种样式建模的方法打开了用户与样式移动算法交互的新方法。也就是说，可以根据不同风格的混合发展权进行动态配置。

这一成果被指出是深度自学研究领域的突破口。因为第一次得到了基于神经网络的风格移动的概念证明。谷歌今后还将公布该算法的细节和运营模型的TensorFlow源代码。

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