图像风格迁移是一种利用卷积神经网络(CNN)将图像内容与风格融合的技术，由Gatys等人在2015年提出。该技术能够将不同图像的风格应用到内容上，创造出独特的艺术效果。这种方法广泛应用于艺术创作和图像编辑，通过将内容预测与风格预测神经网络相结合，生成全新的图像作品。
图像风格迁移是一种计算机视觉技术，它可以将一张图像的内容和另一张图像的风格结合起来，生成一张新的图像。这种技术最初由 Gatys 等人在 2015 年提出，并在当时引起了很大的关注。
图像风格迁移的核心思想是使用卷积神经网络(CNN)来分离图像的内容和风格，然后通过优化过程将内容和风格重新结合在一起。这种技术的应用非常广泛，可以用来生成艺术品、改变图像的风格等。
图像风格迁移的实现方法有很多，但大多数方法都基于同一个基本思路：使用 CNN 将图像分成内容和风格两部分，然后将内容和风格重新结合在一起。例如，可以使用神经网络来预测图像中的内容，然后使用另一个神经网络来预测图像中的风格。最后，通
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