PaddleGAN如何实现视频风格迁移效果？

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性能特点

1.高质量风格化：LapStyle能够生成高质量的风格化图像，将风格图中的颜色和纹理风格有效地迁移到内容图上，同时保持内容图的结构。

2.快速处理：LapStyle在处理速度上有显著提升，能够在512分辨率下达到接近100fps的速度，比现有的前馈方法都要显著的快。

3.灵活性：虽然LapStyle目前是一个单风格网络，不支持任意风格化，但它在处理特定风格时表现出色。对于每个风格，需要重新进行训练，但一旦训练完成，就可以快速应用于新的内容图。

以下为利用PaddleGAN内置预训练风格模型进行风格迁移的效果展示        

--output_path : 输出的图像路径，默认为output_dir。

--weight_path : 模型权重路径，设置None时会自行下载预训练模型，默认为None。

--style : 生成图像风格，当weight_path为None时，可以在starrynew, circuit, ocean 和 stars中选择，默认为starrynew。

--style_image_path : 输入的风格图像路径，当weight_path不为None时需要输入，默认为None。

如果使用内置预训练模型，设置weight_path为None，添加--style '{style}'并更换--style_image_path 即可