-- 本文来自于VIP Lab的黄宇杰同学撰稿

风格迁移是一个有趣的计算机视觉话题。它被用于我们的日常生活中，比如我们常用的美图工具中的各类滤镜背后就是风格迁移技术。其实包括真人到二次元人物、二次元人物到真人之间的转换[1]（图1（a）），还有妆容的迁移[2]（图1（b））等都可以看作是风格迁移在一些特定领域的应用。风格迁移还经常作为辅助手段来提高其它计算机视觉任务的性能，如行人重实别[3]。而且风格迁移对于理解图像和图片表示的研究具有很重要的意义。

通常提及风格迁移（Style Transfer），如图2所示，我们指的是将图A的风格迁移到图B中去，即生成一张具有图A风格和图B内容的图C。这里我们主要介绍从Gatys et al. [4]将神经网络引入风格迁移领域后，任意风格迁移的发展历程。

Gatys et al. [4]通过根据内容（生成的图片具有其内容）和风格（生成的图片具有其风格）图来对一张白噪声图片进行训练，从而获得风格迁移后的图片。训练方法采用的是和训练网络一样的梯度下降法，这里只是把白噪声图片里的像素值当作网络的权重来进行训练。那么问题的关键就是如何构建损失函数了。因为风格迁移时是难以收集真正的风格迁移后的图片来作为label（标签），所以它的学习过程是半监督或者无监督的。这里作者采用了分