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摘要 生成对抗网络（Generative Adversarial Network，GAN）可以生成和真实图像较接近的生成图像．作为深度学习中较新的一种图像生成模型，GAN在图像风格迁移中发挥着重要作用．针对当前生成对抗网络模型中存在的生成图像质量较低、模型较难训练等问题，提出了新的风格迁移方法，有效（剩余13492字）
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基于生成对抗网络的图像风格迁移
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