风格迁移有发表论文的

CVPR2021 GAN的部分 1.  MobileStyleGAN 论文地址：    项目地址：    相比于 StyleGAN2，该架构的参数量减少了约 71 %，计算复杂度降低约 90 %，并且生成质量几乎没有下降。 注：好像是用于生成假图的2. LapGAN （和2017的另一个模型重名，CVPR2021） Drafting and Revision: Laplacian Pyramid Network for Fast High-Quality Artistic Style Transfer 艺术风格迁移的目的是将艺术风格从一个实例图像迁移到一个内容图像。目前，基于优化的方法已经取得了很好的程式化质量，但昂贵的时间成本限制了其实际应用。同时，前馈方法仍然不能综合复杂的风格，特别是在存在全局和局部模式的情况下。受绘制草图和修改细节的一般绘制过程的启发，我们引入了一种新的前馈方法拉普拉斯金字塔网络（LapStyle）。LapStyle首先通过绘图网络传输低分辨率的全局样式模式。然后通过修正网络对局部细节进行高分辨率的修正，根据拉普拉斯滤波提取的图像纹理和草图产生幻觉。通过叠加具有多个拉普拉斯金字塔级别的修订网络，可以很容易地生成更高分辨率的细节。最终的样式化图像是通过聚合所有金字塔级别的输出来获得的。%我们还介绍了一个补丁鉴别器，以更好地学习局部模式的对手。实验表明，该方法能实时合成高质量的风格化图像，并能正确传递整体风格模式。

根据相关了解，NS论文是Nursing Science论文，是护理学科研究的一部分，主要是针对护理实践中发现的护理问题，提出通过护理研究和教学尝试解决这些问题的建议和解决方案。NS论文应具有以下特点：提出护理问题，提出护理解决方案，创建护理环境，推动护理改进，以及护理分析和结论。

大风歌的歉意就是这种风格呀

使用TensorFlow实现快速风格迁移（fast neural style transfer）， 参考论文[1] 根据内容图片和风格图片优化输入图片，使得内容损失和风格损失尽可能小，快速图像风格迁移网络结构如下所示： 其中风格图片时固定的，而内容是可变的，即将任意输入图片转换为指定风格的风格图片。 1、使用vgg19作为损失网络： 2、风格网络 [1] Perceptual Losses for Real-Time Style Transfer and Super-Resolution