深度学习是利用卷积网络的深层结构提取的信息，卷积网络目前主要用于图像识别分类技术，其实在其中间层中包含了丰富的有用信息，而这些正是风格迁移的基础。 如果研究 CNN 的各层级结构，会发现里面的每一层神经元的激活态都对应了一种特定的信息，越是底层的就越接近画面的纹理信息，如同物品的材质； 越是上层的，就越接近实际内容，如同物品的种类。 风格迁移就是把 一张图片的底层信息和另一张图片的上层信息结合在一起的方法。用适当的数学方法，我们可以在卷积网络的中间层里提取图象内容有关的信息（content）和图象风格有关的信息（style）。
☆10Aug 25, 2021Updated 4 years ago
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