AdaIN-style

上传任意风格图，实时迁移到内容图，无需重新训练

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署设计创意 🍴 复刻 199 🐛 待处理 15 👀 关注 40

GitHub ↗

GitHub 星标 ★ 1573

维护状态低维护

是否开源开源

定价模式 🏷️完全免费开源项目，MIT许可证，完全免费，可自行部署使用。

项目预览

AdaIN-style 项目界面预览图 — 图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类设计创意

开发团队xunhuang1995

GitHubhttps://github.com/xunhuang1995/AdaIN-style

定价模式🏷️完全免费

价格说明开源项目，MIT许可证，完全免费，可自行部署使用。

访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署

是否开源是

开源协议MIT

主要语言Lua

技术栈/模型deep-learning,generative-art,generative-model,neural-style,style-transfer

GitHub 星标★ 1573

上线时间2017-03-20 00:00:00

代码更新2017-10-30

仓库体积22.8 MB

本站数据更新2026-11-09

维护状态低维护

收录时间2026-08-09

浏览次数8

项目介绍

AdaIN-style 是一个基于 Lua 和 Torch 实现的实时任意风格迁移项目，源自论文《Arbitrary Style Transfer in Real-time with Adaptive Instance Normalization》。它解决了传统风格迁移只能针对单一训练风格、且速度慢的问题，通过自适应实例归一化（AdaIN）技术，将内容图像与任意风格图像的特征在统计层面进行对齐，从而在保持内容结构的同时融入风格纹理。核心能力包括：支持任意风格图像的实时迁移（无需针对新风格重新训练）、提供预训练模型和测试脚本、支持视频风格化处理。项目代码结构清晰，适合研究风格迁移算法或进行二次开发，是风格迁移领域的重要参考实现之一。

Star 增长趋势

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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 1573

技术标签

deep-learning generative-art generative-model style-transfer

使用教程

ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理，个别步骤可能需要按你的环境微调。

难度：高级约 30 分钟部署方式：命令行工具 6 步

环境要求

Torch7（必需，README 仅给出官方仓库链接，未提供安装命令）
CUDA 与 cuDNN（可选，用于 GPU 加速）
cunn 与 torch.cudnn（可选，GPU 支持依赖）
ffmpeg（可选，仅在处理视频时需要）
已下载的预训练模型（通过 models/download_models.sh 获取）

安装与启动步骤

1安装 Torch7 环境

根据 README 依赖列表，必须先安装 Torch7；如需 GPU 加速可选装 CUDA、cuDNN、cunn、torch.cudnn，视频处理另装 ffmpeg。README 未提供安装命令，请按 Torch 官方文档操作。
2下载预训练模型

在项目根目录执行脚本下载模型，README 未说明模型保存的具体路径，请留意脚本输出。
```
bash models/download_models.sh
```
3准备输入图片

把内容图放到 input/content 目录，风格图放到 input/style 目录；README 示例中使用了 cornell.jpg 与 woman_with_hat_matisse.jpg。
4运行单图风格迁移

用 -content 和 -style 分别指定内容图与风格图路径，结果保存到输出目录。按论文数据，512x512 图像在 Pascal Titan X 上可达 15 FPS。
```
th test.lua -content input/content/cornell.jpg -style input/style/woman_with_hat_matisse.jpg
```
5批量处理图像

用 -contentDir 和 -styleDir 指定目录后，会保存内容与风格的每一种组合到输出目录，注意组合数会相乘。
```
th test.lua -contentDir input/content -styleDir input/style
```
6查看全部参数

想了解全部可用选项时执行帮助命令，README 列出 -crop、-contentSize、-styleSize 等常用参数。
```
th test.lua -help
```

关键配置

配置项	必填	说明	示例
`-content`	是	内容图像的文件路径，单图模式必填	`input/content/cornell.jpg`
`-style`	是	风格图像的文件路径，单图模式必填	`input/style/woman_with_hat_matisse.jpg`
`-contentDir`	否	内容图目录，批量模式使用，与 -content 二选一	`input/content`
`-styleDir`	否	风格图目录，批量模式使用，会输出所有组合	`input/style`
`-contentSize`	否	内容图新的最小尺寸，设为 0 保持原始尺寸	`512`
`-styleSize`	否	风格图新的最小尺寸，设为 0 保持原始尺寸	`512`