图像风格转换 (Transformers.js)¶

体验直接在浏览器中运行的 AI 图像风格转换！借助 Transformers.js，我们可以将一张图片的艺术风格应用到另一张图片上，创造出独特的艺术效果。

上传一张内容图片和一张风格图片，模型将尝试生成融合了两者特点的新图像。

内容图片:

风格图片:

风格强度:

0.5

应用风格转换

生成结果:

状态: 请上传内容图片和风格图片，然后点击按钮

工作原理¶

此演示利用 Transformers.js 库在浏览器中执行图像风格转换：

1. 加载库: 通过 CDN 引入 Transformers.js。
2. 模型加载: 首次点击"应用风格转换"按钮时，会从 Hugging Face Hub 下载预训练的图像转换模型。这个过程只在首次使用时执行，之后模型会被浏览器缓存。
3. 图像风格转换流程:
4. 用户上传一张内容图片（想要保留内容的图片）和一张风格图片（想要提取艺术风格的图片）。
5. 用户可以调整风格强度滑块来控制风格转换的程度。
6. 模型分析两张图片，提取风格图片的艺术特征（如色彩、笔触、纹理等），并将这些特征应用到内容图片上。
7. 最终生成一张新图片，保留了内容图片的主体结构，同时呈现风格图片的艺术特点。
8. 结果呈现: 生成的图片直接显示在页面上，用户可以直观地看到转换效果。

技术原理¶

图像风格转换通常基于深度学习中的神经风格转换(Neural Style Transfer)技术。这项技术最早由Gatys等人在2015年提出，核心思想是：

1. 使用预训练的卷积神经网络(如VGG)提取图像的特征表示。
2. 内容图像的特征用于保留主体结构和内容。
3. 风格图像的特征用于提取纹理、色彩和绘画风格等元素。
4. 通过优化算法，生成一个新图像，使其在内容特征上接近内容图像，在风格特征上接近风格图像。

现代的风格转换模型(如Stable Diffusion的img2img变体)进一步改进了这一过程，能够在保持内容图像语义信息的同时，更好地转换风格特征。

应用场景¶

• 艺术创作: 艺术家和设计师可以用它来探索不同的视觉风格和创意表达。
• 内容创作: 博客作者、社交媒体用户可以创建独特的视觉内容。
• 教育: 帮助学生了解不同的艺术风格和技巧。
• 娱乐: 将个人照片转换为不同艺术风格的有趣应用。

图像风格转换展示了AI如何在创意领域与人类协作，为视觉艺术创作提供新的可能性。