基于transformer的图像风格迁移思维导图
理论，技术，工具等内容讲解
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思维导图大纲
基于transformer的图像风格迁移思维导图模板大纲
一、理论
神经网络
图像迁移
注意力机制
自注意力
多头自注意力
transformer
通道注意力
空间注意力
混合注意力
二、技术
编码器-解码器网络
VIT（vision transformer）
图像迁移里的多级损失函数
内容损失
风格损失
身份损失
卷积神经网络
VGG NET
三、工具
IDE
pycharm
vscode
论文编写工具
latex
代码网站
paper with code
云服务器
auto dl
大模型辅助
GPT
四、国内外研究现状
基于图像迭代的慢速神经风格迁移
基于统计参数的方法
Gram矩阵
拉普拉斯损失
最大均值差
基于非统计参数的方法
马尔可夫随机场
语义风格迁移
深度图像类比
基于模型迭代的快速神经风格迁移
基于前馈风格化模型的方法
实例归一化
条件实例化
自适应实例归一化（AdaIdaIN）
SANet
WCT
基于GAN网络的风格迁移方法
CGAN
CycleGAN
StarGAN
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