Python实现AI图像风格转换的核心是基于VGG19等预训练CNN的神经风格迁移，通过提取内容与风格特征、定义加权损失函数并优化生成图像，无需训练大模型，适合入门。
Python做AI图像风格转换，核心是用深度学习模型提取内容与风格特征，再通过优化生成新图像。主流方法是基于预训练卷积神经网络（如VGG19）的神经风格迁移（Neural Style Transfer），不需训练大模型，适合入门实践。
确保安装好PyTorch或TensorFlow（本文以PyTorch为例），以及torchvision、PIL、numpy等常用库：
风格迁移需同时处理内容图（如人像）和风格图（如梵高画作），统一尺寸、归一化、转为tensor：
关键不在训练模型，而在定义损失并更新一张“待生成图”：
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基本上就这些。不需要从头搭模型，理解特征提取+损失设计+梯度更新三步，就能跑通经典风格迁移。不复杂但容易忽略预处理和损失配比——调对了，照片秒变油画；调错了，可能只剩一片色块。
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