此项目使用Python2.7+TensorFlow 1.4编写，环境太过古老，可能无法正常运行起来。
如有需要，请移步我使用Python 3.7 + TensorFlow 2.0重写的版本：
DeepLearningExamples/tf2-neural-style-transfer
这是一个使用预训练的VGG19网络完成图片风格迁移的项目，使用的语言为python，框架为tensorflow。
给定一张风格图片A和内容图片B，能够生成具备A图片风格和B图片内容的图片C。
下面给出两个示例，风格图片都使用梵高的星夜：
示例1：
网络上找到的一张风景图片。
内容图片：
生成图片：
示例2：
嗷嗷嗷，狼人嚎叫～
内容图片：
生成图片：
更多详情请移步博客https://blog.csdn.net/aaronjny/article/details/79681080
1.下载预训练的vgg网络，并放入到项目的根目录中
模型有500M+，故没有放到GitHub上，有需要请自行下载。
下载地址：http://www.vlfeat.org/matconvnet/models/beta16/imagenet-vgg-verydeep-19.mat
2.选定风格图片和内容图片，放入项目根目录下的images文件夹中
在项目根目录下的images文件夹中，有两张图片，分别为content.jpg和style.jpg，即内容图片和风格图片。
如果只是使用默认图片测试模型，这里可以不做任何操作。
如果要测试自定义的图片，请使用自定义的内容图片和/或风格图片替换该目录下的内容图片和/或风格图片，请保持命名与默认一致，或者在settings.py中修改路径及名称。
3.开始生成图片
运行项目中的train.py文件，进行训练。在训练过程中，程序会定期提示进度，并保存过程图片。
当训练结束后，保存最终生成图片。
所有生成的图片均保存在项目根目录下output文件夹中。
4.更多设置
在settings.py文件中存在多种配置项，可根据需求进行配置。