以图生图pytorch

以图生图(pytorch)是一种使用神经网络进行图像生成的方法。在这个过程中，我们需要使用一种称为风格迁移的技术，将一个图像的内容与另一个图像的风格结合起来生成新的图像。

要使用pytorch进行以图生图，可以参考以下步骤：

1. 克隆NST项目的代码仓库：

   $ git clone git@github.com:sgzqc/NST.git

2. 进入NST目录：

   $ cd NST

3. 将自己的内容图像和风格图像分别放入data目录下的相应子目录中。

4. 修改NST.py文件，将PATH设置为你放置图像的位置，并将CONTENT_IMAGE和STYLE_IMAGE分别设置为你的图像路径。

5. 运行NST.py文件，开始生成图像：

   $ python3 NST.py

6. 最后，你可以在output-images目录下查看生成的新艺术风格图像。

在运行过程中，可以注意到loss是一个张量，在神经网络中，PyTorch会将张量操作默认放入计算图中。但随着训练次数的增加，计算图可能会变得越来越大，导致显存占用过多。因此，需要注意内存资源的管理和优化。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [如何使用Pytorch生成自定义的风格迁移图](https://blog.csdn.net/sgzqc/article/details/122087413)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [pytorch训练时显存溢出](https://blog.csdn.net/qq_45023582/article/details/129417216)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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