基于深度学习的图像风格迁移研究进展

作者：陈淮源; 张广驰; 陈高; 周清峰

来源：计算机工程与应用, 2021, 57(11): 37-45.

• 图像风格迁移
• 深度学习
• 卷积神经网络
• 生成对抗网络

图像风格迁移是计算机视觉领域的一个热点研究方向。随着深度学习的兴起,图像风格迁移领域得到了突破性的发展。为了推进图像风格迁移领域的发展,对基于深度学习的图像风格迁移的现有研究方法进行综述。对基于深度学习的图像风格迁移方法进行分类和梳理,并对比分析基于卷积神经网络和基于生成对抗网络的风格迁移方法,介绍了图像风格迁移的改进性和拓展性工作,讨论了图像风格迁移领域目前面临的挑战和未来的研究方向。

• 单位
  东莞理工学院; 广东工业大学