林连坤 谢泽毅

【摘要】    为了让用户能够方便的制作和处理含有艺术风格的图像，本文使用基于卷积神经网络的快速风格迁移，和基于 JavaEE 搭建了一个线上的图像风格迁移网站。网站采用MVC的架构模式设计，前端为 Bootstrap + Layui 框架，后端为 SSM 框架。

【关键词】    快速风格迁移    JavaEE    风格迁移网站    SSM框架

引言：

绘画是艺术创作重要的视觉表现形式之一，而绘画风格可以用于表现绘画的文化创作背景和艺术特征，是各门类艺术绘画派系最直接的特征表现。在现代，人工智能也已经能理解“艺术”了。例如风格迁移，它可以提取图片的风格，将另一张图片重绘为一张含有艺术风格的新图片。

例如下面图1所示：图1（a）是名画《神奈川冲浪里》，图1（b）是一副风景画，而图1（c）是通过风格迁移之后得到的新图像，既包含图1（a）的样式风格，又包含图1（b）的图像内容。[1]

随着深度学习技术不断地发展，会带来更多图像处理的技术。此时，图像处理的网站势必会为社会不同人群的生活带来更多的便利与多彩。为了有效的为用户带来便利，图像风格迁移网站致力于使用人工智能来对图片进行处理。同时，提供一个网站来让更多人进行艺术照片方面的探讨和交流。网站核心是让用户能够方便的处理和制作图像，同时也要能增加了用户之间的互动。

一、技术背景

1.1快速风格迁移

风格迁移中，根据内容图像和风格图像对风格化图像进行优化，使 loss 值最优。此处的梯度下降方法通过调整输入图像来达到loss值最小，属于网络参数不变、根据调整输入进行下降。……