Python图像风格迁移：Perceptual Loss与Gram Matrix的深度剖析 各位同学，今天我们来深入探讨一个热门的图像处理技术——图像风格迁移。具体来说，我们将重点关注在风格迁移的优化过程中，Perceptual Loss（感知损失）和 Gram Matrix（格拉姆矩阵）所扮演的关键角色。我们将从理论到实践，结合Python代码，逐步讲解它们的原理和应用。 1. 图像风格迁移概述 图像风格迁移的目标是将一张内容图像（Content Image）的内容，以另一张风格图像（Style Image）的风格进行渲染，从而生成一张兼具两者特点的新图像。 这是一个复杂的优化问题，涉及到图像内容和风格的解耦与重组。 传统的方法可能直接比较像素级别的差异，但这样往往无法捕捉到图像的高级语义信息，导致风格迁移的结果不够自然。因此，基于深度学习的方法应运而生，它利用预训练的卷积神经网络（CNN）提取图像的特征，并定义合适的损失函数来指导风格迁移的过程。 2. Perceptual Loss：捕捉图像的语义信息 Perceptual Loss 的核心思想是利用预训练的深度神经网络来提取图像 …