MATLAB实现光照模型指导的神经风格迁移技术

具体来说，该技术能够处理包括数字现实世界场景或物体的3D模型，以及包含丰富光照条件的2D照片，例如景观、天空和自然物体等。通过使用该技术，生成的艺术作品能够保留原场景的照明细节，使得样式转换后的图片在视觉效果上更为真实和富有表现力。 为了实现这一技术，代码需要满足以下要求： - Python环境必须是Python 3版本。 - 确保安装了PyTorch 1.0以上的版本，PyTorch是一个开源的机器学习库，广泛用于计算机视觉和自然语言处理等领域。 - 安装Matlab，用于运行特定的脚本和算法，Matlab是一个高性能的数值计算和可视化软件。 在使用过程中，用户需要准备相应的文件和文件夹结构，具体如下： - 入门照片图像和样式图像应该被放置在inputs文件夹下。 - 照明图应该被放置在inputs_semlight文件夹下。 - 输出的艺术品（包含结果示例）将会被生成在outputs文件夹下的对应STYLE_NAME子文件夹中。 代码中包含的功能主要在以下两个文件夹中： - Illumination_matlab文件夹包含了计算照明图的相关代码。 - image_analogy文件夹则包含了Adam Wentz建立的模型和损失函数，这些是为了实现照明引导的神经样式转换。 主要功能的执行依赖于scripts文件夹下的main.py脚本。通过运行这个脚本，用户可以激活整个光照引导的神经风格转换流程。 该技术参考了Jakub Fišer等人的工作“StyLit: 3D渲染的基于光照的基于示例的样式化”（ACM图形交易TOG 35.4（2016）：92）以及Leon A. Gatys等人关于神经风格转换的工作。这些研究为光照模型代码的开发提供了理论和技术基础。 Matlab光照模型代码-Illumination-guided Neural Style Transfer的开源性质意味着该技术的代码和方法对公众开放，用户可以自由地下载、使用、修改和分发该技术，但需要遵守相应的开源许可协议。"