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Neural Style是输入一张代表内容的图片和一张代表风格的图片，深度学习网络会输出一张融合了这个风格和内容的新作品。按照惯例，先上效果“星空版的大雁塔”。
/1/模型原理介绍
作者anishathalye使用TensorFlow实现了Neural Style，并将其开源放在了GitHub上。目前为止获得了4千多个星。链接为https://github.com/anishathalye/neural-style。
Neural Style的核心思想如下图所示：
要融合两张图片的风格和内容，在训练网络时首先要定义其损失函数。一部分为内容损失函数，将content图片和一张随机生成的图片，都经过卷积网络进行特征变换，获取某些层级输出的特征变换结果，要求二者的差异最小。另一部分为风格损失函数，定义为任意两种特征的相关性。
综上，将内容图片为C，模板图片为S，融合的图片为G。内容损失函数定义为J（C,G），风格损失函数定义为J（S,G），总的损失函数为：
J（G）=αJ(C,G)+βJ(S,G)
这里的CNN的模型用的是Vgg，一共有16个卷积层，加上3个全连接层，一共19层，因此称为VGG-19模型。模型结构如下图所示：
说的比较概略，有兴趣的童鞋可以研究原文，调用来玩玩也是好的嘛！
/2/环境搭建和实验
该项目支持TensorFlow的CPU和GPU两种版本，GPU需要有支持的显卡，而CPU上速度会慢很多。
实验用电脑：i7处理器，8G内存，NVIDIA GeForce960，2G显存，属于非常平民的装备。进行一次实验1000次迭代，耗时20min左右，CPU版本没有尝试。
要配置GPU版本的TensorFlow，需要安装以下元素（本文配置为例）：
- Python3.5.2
- cuda_9.0.176
- win10 cudnn-9.0-windows10-x64-v7.1
接着安装相关的包，参考项目requirement.txt中的要求，
搭建好环境后，下载源码，源码主要包含了四个文件：neural_style.py、stylize.py、vgg.py、imagenet-vgg-verydeep-19.mat。
neural_style.py：外部接口函数，定义了函数的主要参数以及部分参数的默认值，需在命令行中使用。
stylize.py：核心代码，包含了训练、优化等过程。
vgg.py：定义了网络模型以及相关的运算。
imagenet-vgg-verydeep-19.mat：预训练好的VGG19模型，项目中有下载链接。PS：一般电脑训练19层难度太大了。
运行的语句为：
python neural_style.py --content --styles
除文章开头的效果图外，本文还做了如下实验：
1.雨中漫步的姑娘
2.呐喊猫
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