如果你和我一样，你喜欢这个数码时代的一件事就是你可以有艺术性和创造性，即使你的绘画技巧从来没有使它成为过去的棒状人物。普通的智能手机可以拍出惊人质量的照片。各种特殊效果、滤镜和覆盖使用户能够将他们喜爱的照片转换成独特的照片表达他们自己。但是所有这些通常仍属于摄影领域内容。什么如果有一种算法如此聪明，它可以分析你最喜欢的艺术作品，然后"画"你一张其他照片的相同风格的复制品？不是逐像素分析，而是作为一个有才华的艺术家来评价它：考虑颜色、画笔风格和其他艺术技巧，然后以与目标内容融合的方式应用这些风格照片。是的，你明白了。事实上有这样一种算法。好吧，大数据定义，这不仅仅是一个算法。它需要一个复杂的多层神经网络，即vgg16。该网络可用于分类、语义分割等多种应用。自2015年Gatys等人首次意识到该网络在从图像中单独提取风格和内容信息方面的潜力以来，曾有几次尝试将这些风格转移深度学习能力商业化（将一个图像的风格应用于另一个图像的内容）。然而，在大多数情况下，这些服务的实用性相当有限。网络研讨会例如，目前可用的大多数服务将源艺术品限制在少数，限制输出图像的分辨率大小，要求不切实际的等待时间，适当的大量客户数据分配和处理资源，和/或对高分辨率图像有定价模型，使其无法真正商业化。但现在真正的"假设"是这样的：如果你只需几行代码就可以为你的网站或移动应用程序用户提供所有天才的神经网络和风格传递深度学习能力，并在数秒内以名义成本获得可靠的结果，而所有的处理都在云端完成呢？从今天起，"是的，你可以"。您可以使用Cloudinary的新的Neural Artworks附加组件来实现这一点，只需将style_transfer效果添加到任何交付的图像，同时将任何源艺术品的图像ID指定为覆盖。瞧！你的用户可以在几秒钟内生成并分享他们自己的杰作！这就是它所需要的：URLRubyPHPPythonNode.jsJavaJSjQueryReactVue.jsAngular.netandroidiosalll公司：复制到clipboardhttps://res.cloudinary.com/demo/image/upload/w_700，h？U 700，c？U填充/e？U风格？转移，返现是什么意思，l？U帆船？天使/金色_门.jpgRuby：复制到剪贴板cl\u image_tag（"金色_jpg门"，：转换=>[{：width=>700，：height=>700，云服务器设备，：crop=>"fill"}，{：effect=>"风格转移"，：overlay=>"帆船天使"}])PHP:复制到剪贴板cl\u image_tag（"金色_jpg门，数组（"transformation"=>数组(数组（"width"=>700，"height"=>700，"crop"=>"fill"），阵法（"效果"=>"风格转移"，"覆盖"=>"航行天使"）)))Python:复制到剪贴板CloudinaryImage（"金色_jpg门"）。图像（转换=[{'width'：700，店铺淘客，'height'：700，云服务器哪个好，'crop'："fill"}，{'effect'："风格转移"，"覆盖"："帆船天使"}])节点.js：复制到剪贴板cloudinary.image（"黄金_jpg门"，{转换：[{宽：700，高：700，裁剪："填充"}，{效果："风格转移"，叠加："帆船天使"}]})Java:复制到剪贴板cloudinary.url（）.转换（新转换（）.width（700）.height（700）.crop（"fill"）.chain（）.effect（"style_transfer"）.overlay（new Layer（）.publicId（"帆船天使"））.imageTag（"金色"）_jpg门");JS:复制到剪贴板cloudinary.imageTag（"金色的_jpg门'，{转换：[{宽：700，高：700，裁剪："填充"}，{效果："样式转换"，覆盖：新云层（）.publicId（"帆船天使"）}]}).toHtml（）；jQuery:复制到剪贴板$.cloudinary.image（"黄金_jpg门"，{转换：[{宽：700，高：700，裁剪："填充"}，{效果："样式转换"，覆盖：新云层（）.publicId（"帆船天使"）}]})反应：复制到剪贴板Vue.js版：复制到剪贴板角度：复制到剪贴板.Net:复制到剪贴板cloudinary.Api.UrlImgUp.Transform（新转换（）.Width（700）.Height（700）.Crop（"fill"）.Chain（）.Effect（"style_transfer"）.Overlay（new Layer（）.PublicId（"帆船天使"））.BuildImageTag（"golden_jpg门")Android:复制到剪贴板媒体管理器.get（）.url（）.transformation（新转换（）.width（700）.height（700）.crop（"fill"）.chain（）.effect（"style_transfer"）.overlay（new Layer（）.publicId（"帆船天使"））.generate（"golden_jpg门");iOS:复制到剪贴板图像视图.cldSetImage(cloudinary.createUrl（）.setTransformation（CLDTransformation（）.setWidth（700）.setHeight（700）.setCrop（"填充"）.chain（）.setEffect（"样式传送"）.setOverlay（"帆船天使"））.generate（"黄金"_jpg门")!，cloudinary:云数据库）原图目标照片样式转换结果这项功能的应用程序是无穷无尽的，从营销竞赛到酷炫的个人资料图片到独特的个性化画布打印等等。我相信你的脑子里已经有了很多想法。等等，到底是什么云？Cloudinary是一个SaaS产品，提供图像和视频管理的解决方案，包括服务器或客户端上传、大量动态图像和视频操作选项、快速CDN交付和强大的资产管理选项。云数据库使web和移动开发人员能够通过简单的用他们最喜欢的编程语言或框架编写的代码，让他们自由地关注自己产品的价值命题。那个新附加组件提供的style_transfer转换效果与所有其他Cloudinary无缝集成特征。告诉我我更了解神经网络深层次的神经网络，比如我们的插件使用的那种人工智能用来模仿我们大脑中神经元的行为。像小孩子一样，他们通过"查看"大量数据来"学习"，直到他们开始认识到共同点模式。神经专注于风格转换的网络试图在限制条件下从源图片合成纹理和颜色，使其仍然保留目标照片的主要语义内容，从而允许在某种程度上，图像内容与图像的分离风格。这个非常简化的图表摘自Leon A.Gatys等人的论文"艺术风格的神经算法"，提供了一个概念性的演示，说明如何在不同的层过滤源图像和目标图像的不同抽象。对目标照片进行降采样，以便可以应用输入图像的基本元素，而不会丢失原始内容的本质。 神经网络被允许处理特定的源艺术品越多，风格的复制效果就越好。但是，每一个渐进的改进都会带来巨大的性能成本。云计算该算法利用了Xun Huang e和Serge Belongie对Gatys算法的改进，这使得对源和目标都可以使用任何图像，并且仍然可以使用单个前馈神经网络实时传递高质量的样式转换。虽然样式匹配不像其他可用服务那样精确，但Cloudinary的实现要快得多，不局限于预先学习的图像，甚至支持高分辨率输出，这些输出超出了当前大多数类似服务的范围有空。你的转身！到现在为止，我相信你已经准备好了，来看看这个艺术魔术，这里有一个小的演示给你玩带.注释：尽管该功能支持将任何图像用于源图片，但我们在这里提供了有限的源，以避免未经许可的艺术作品的上载。当您开始以自己的帐户使用此功能时，请确保所有源艺术品都具有有效的使用许可证。选择源图片：选择一个目标照片：或选择你自己的：按魔法按钮！https://res.cloudinary.com/demo/image/upload/art帴here.jpg上面的演示显示了默认的样式转换效果。如果要保留更多目标照片的颜色或摄影要素，可以包含布尔保留颜色选项或调整效果的样式强度。在神经艺术品风格转换文档中了解更多关于风格转换效果和这些附加选项的信息我也想加入这股潮流！你准备好向你的用户提供神经艺术作品了吗？或者只是想利用这个强大的深度学习功能为自己的网站或博客页面创作一些杰作？任何拥有Cloudinary帐户的人都可以注册Neural Artworks插件。利用附加组件的免费配额，开始在你自己的应用程序中使用它。分享你的想法！我们迫不及待地想看看你想出了什么好主意！我们希望你能分享你的想法如何在你的应用程序中使用风格转换，更好的是，你自己创作的屏幕截图，就在这里的评论中，让每个人都喜欢！未来是如此的光明…很明显这只是一个开始。在可预见的未来，深度学习和神经网络无疑将从根本上改变我们创造各种媒体和艺术的方式。所以，现在就跟上潮流吧。这将是一个可怕的r