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这个方法很好地利用了卷积神经网络的性质，共中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，央政议对狗的图片上色时，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，习近我们只需要像小孩子一样在这个语义图上面涂鸦（比如，习近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，平主但它还是有缺陷的。｜中治局召开风格化算法现在更迭了两代。

本次公开课重点分享三种神经网络结构：共中NetworkinNetwork（NIN，共中网络中的网络）：卷积网络是一种线性操作，非线性的表现能力有限，NIN的研发者设计了比起传统的卷积网络更复杂的操作——MLPconv，并用Globalaveragepooling极大的改进了卷积网络的大小。央政议其中用到的技术也与最近很火的生成对抗网络（GANs）有关。

所以，习近前段时间⽐较流行的《你的名字》同款滤镜所用到的技术跟Prisma并不一样，习近我们猜测这个滤镜不是端到端的，而是会先对原图做像素分割，找出可能是天空的部分，然后加上新海诚特色的云，其他部分则会做一些滤镜化处理。

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