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图像风格迁移算法研究的国内外文献综述

2015年，Gatys等人[2]提出基于卷积神经网络的图像风格迁移算法，该算法实现了内容与风格特征的分离。通过迭代优化，生成器使随机噪声图像同时具备内容图的内容特征以及风格图的风格特征，最终得到期望的生成图。如图1-1所示，左边为输入的内容图，中间为输入的风格图，右边为输出的生成图。该算法的提出将图像风格迁移与卷积神经网络联系起来，克服了传统人工建模费时费力的问题。

(a)内容图 (b)风格图(c)生成图

图1-1图像风格迁移效果图

Gatys等人基于迭代思想提出的算