2015年之前，图像风格迁移技术多采用人工数学建模方式，模拟图像风格.由于深度学习具有快速提取高级抽象特征的优点，将深度学习应用于图像的风格化特征和内容特征的提取，已成为图像风格迁移领域的主流技术.图像风格迁移技术是通过运用一定的算法，将一幅图片的内容信息与另一幅图片的色调、纹理、轮廓等风格进行融合，从而创造出一张全新的图像.与原图相比，新生的图像保留原有内容信息不变，但风格却变得截然不同.
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