diff --git a/style-transform-master/style-transform-master/html/index.html b/style-transform-master/style-transform-master/html/index.html index 1aee43d..24427b8 100644 --- a/style-transform-master/style-transform-master/html/index.html +++ b/style-transform-master/style-transform-master/html/index.html @@ -1,460 +1,458 @@ - - - - - - - - - Home - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
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- - Slider 1 - -

- - Style Transfer -

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- 风格迁移大师 -

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About

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不同的美术风格拥有不同的艺术特点,用于表现同一张图片时,情感也有所不同。 - 随着计算机视觉中特征可视化和生成模型的发展,将一张图片以不同风格呈现成为可能。 - 风格迁移模型正是将这一可能变成了现实。

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- Custom Image -
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- VGG19 -

预训练的卷积神经网络模型,用于实现图片特征提取并衡量损失。

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- Loss -

采用 Content Loss + Style Loss 双误差方法,在风格迁移变换的同时减少对原图的损失。

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- HTML5/CSS3/NodeJS -

前端、层叠样式表、后端的实现。

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START HERE

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- 请选择内容图片、风格图片、训练轮数(不超过2000的正整数)。 -

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请选择内容图片:

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Lorem ipsum dolor sit - amet, consectetur adipisicing elit. Quod, nam corporis quas, saepe minima error aperiam - dolorum aliquam, quis deserunt eos eius quisquam odio itaque.

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+ 风格迁移大师 +

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About

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不同的美术风格拥有不同的艺术特点,用于表现同一张图片时,情感也有所不同。 + 随着计算机视觉中特征可视化和生成模型的发展,将一张图片以不同风格呈现成为可能。 + 风格迁移模型正是将这一可能变成了现实。

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+ Custom Image +
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+ VGG19 +

预训练的卷积神经网络模型,用于实现图片特征提取并衡量损失。

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+ Loss +

采用 Content Loss + Style Loss 双误差方法,在风格迁移变换的同时减少对原图的损失。

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前端、层叠样式表、后端的实现。

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+ 请选择内容图片、风格图片、训练轮数(不超过2000的正整数)。 +

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MEMBERS

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前端、测试:何雨菁、章可儿
后端:刘冬煜

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