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图像风格迁移的基本原理

图像风格迁移是一种将一张图像的内容与另一张图像的风格结合，生成新图像的技术。这项技术主要基于深度学习中的卷积神经网络（CNN）模型。风格迁移的核心思想是将内容图像的高级语义信息与风格图像的低级纹理信息结合，通过优化网络的损失函数来实现这一目标。具体来说，风格迁移涉及到以下三个主要部分：

内容图像（ContentImage）：这是需要保持主体内容不变的图像。

风格图像（StyleImage）：这是提供风格信息的图像。

生成图像（GeneratedImage）：这是最终的输出图像，结合了内容图像的内容和风格图像的风格。

损失函数