
-- 本文来自于VIP Lab的黄宇杰同学撰稿
风格迁移是一个有趣的计算机视觉话题。它被用于我们的日常生活中,比如我们常用的美图工具中的各类滤镜背后就是风格迁移技术。其实包括真人到二次元人物、二次元人物到真人之间的转换[1](图1(a)),还有妆容的迁移[2](图1(b))等都可以看作是风格迁移在一些特定领域的应用。风格迁移还经常作为辅助手段来提高其它计算机视觉任务的性能,如行人重实别[3]。而且风格迁移对于理解图像和图片表示的研究具有很重要的意义。

通常提及风格迁移(Style Transfer),如图2所示,我们指的是将图A的风格迁移到图B中去,即生成一张具有图A风格和图B内容的图C。这里我们主要介绍从Gatys et al. [4]将神经网络引入风格迁移领域后,任意风格迁移的发展历程。
