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其本质原因在于之前非深度学习的方法只能获取到目标图片低层次的图片特征，菜鸟这导致这些方法无法独立的对图片的语义内容和风格的变化进行有效地建模，菜鸟从而无法很好地对两者进行解耦和合成。VGG的设计理念，髦经全部都用了3x3卷积，增加了网络的深度。

这一轮融资过后，职场值我们将加大在服务和计算能力方面的投入，提升产品运行速度和鲁棒性。随机初始化一张图片，菜鸟然后用2，菜鸟3介绍的方法提取其风格，内容特征，然后将它们分别与风格图片的风格特征，内容图片的内容特征相减，再按一定的权重相加，作为优化的目标函数。这个方法很好地利用了卷积神经网络的性质，髦经既捕捉了图片元素的结构信息，又对细节有一定的容错度。

比如，职场值对狗的图片上色时，即使它没有伸出舌头，神经网络总是会想象它伸出了，然后在鼻子下面的一小块区域涂上红色。然后，菜鸟我们只需要像小孩子一样在这个语义图上面涂鸦（比如，菜鸟我们想要在图片的中间画一条河，在右上方画一棵树），神经网络就能根据语义图上的区域渲染它，最后得出一幅印象派的大作。

这篇文章介绍的方法虽然效果很好，髦经但它还是有缺陷的。

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