基于VGG⁃19和MMD卷积神经网络模型的国画风格迁移

卷积神经网络因效果强大而被广泛应用于图像识别,在提取图像特征方面有极大的进步。由于风格迁移技术主要是针对西方油画,而国画是一种传统的中国艺术风格,其在风格迁移方向上缺乏广泛的应用。设计以国画代替西方油画作为风格图像,以自然景观照片作为内容图像,探究传统国画经过卷积神经网络后的提取效果。实验依据VGG算法模型并结合TensorFlow 2框架,对采集的数据集进行预处理,采集像素制成数据矩阵,输入VGG⁃19浅层模型进行训练,通过MMD最小化分布特征图差异,增强卷积层的目标效果。该方法取得比较满意的结果,可为风格迁移转换的研究提供更多参考。