帮我生成实验总结在本报告中介绍了基于PyTorch 和PySide6 框架的风格迁移程序。该程序能够将一张内容图像与一张风格图像融合生成一张新的具有艺术风格的图像。在实验过程中我们遇到了一些问题如如何选择合适的参数、如何提高程序的效率等。通过查阅文献和尝试不同的方法我们成功地解决了这些问题且通过运行观察我总结了该代码的一些优点和缺点：优点：缺点：补充资料3工作和汇报总结 本程序中我进行了大量

在本次实验中，我们成功地实现了基于PyTorch和PySide6框架的风格迁移程序。通过将一张内容图像与一张风格图像融合，我们能够生成一张新的具有艺术风格的图像。

在实验过程中，我们遇到了一些问题，如如何选择合适的参数、如何提高程序的效率等。通过查阅文献和尝试不同的方法，我们成功地解决了这些问题。

根据我们的观察和运行结果，我们总结了该代码的一些优点和缺点：

优点：

• 程序具有良好的交互性，用户可以选择自己喜欢的内容图像和风格图像进行风格迁移。
• 程序提供了实时的迭代进度和损失显示，用户可以实时了解风格迁移的过程和效果。
• 程序在生成过程中禁止用户操作，以避免意外操作导致结果不准确。

缺点：

• 程序的效率还有待提高，特别是在处理较大图像时，生成时间较长。
• 程序的参数选择仍然需要用户进行调整，对于不熟悉参数设置的用户来说可能存在困难。

总的来说，该风格迁移程序在实现功能和交互性方面表现良好，但仍有一些可改进的地方，如提高程序的效率和简化参数选择过程等。

补充资料： 在UI设计方面，我们进行了大量的工作，为基于深度学习的图像风格迁移程序设计了定制的UI和操作逻辑。在展示部分逻辑中，我们选取了一些关键功能进行展示。

3.1禁止在未选择风格图片或内容图片时生成： 为了确保生成迁移风格的图片必须输入内容图片和风格图片，我们使用了PyQt-Fluent-Widgets提供的stateTooltip组件进行提示。如图3-1所示，在未选择风格图片或内容图片时，程序会禁止生成，并通过stateTooltip组件进行提示。

3.2显示迭代进度和实时损失： 为了实时显示迭代进度和损失，我们使用了PyQt-Fluent-Widgets提供的stateTooltip组件，并与深度学习部分的程序进行对接。在代码中，我们使用了QApplication.processEvents()来立即处理ui事件，以避免主线程阻塞并更新ui。如图3-3所示，在程序运行过程中，用户可以实时看到迭代进度和损失的显示效果。

3.3生成过程中禁止操作，生成结束恢复操作权限： 为了确保生成过程中不会进行其他操作，我们禁用了相关按钮。如图3-5所示，在点击生成按钮后，相关按钮会被禁用，用户无法进行其他操作。当生成完成或意外停止时，我们会恢复按钮的操作权限，如图3-6所示。

通过以上的UI设计和逻辑展示，我们进一步提升了用户体验，使用户能够更好地使用该风格迁移程序