0 引言

    圖像風(fēng)格化是指通過(guò)一些算法,，將一張具有藝術(shù)風(fēng)格圖像的風(fēng)格映射到其他自然圖像上,，使原自然圖像保留原始語(yǔ)義內(nèi)容的同時(shí)具備該藝術(shù)圖像的藝術(shù)風(fēng)格。圖像風(fēng)格化這一概念的提出是源于人們被某些藝術(shù)繪畫(huà)大師的藝術(shù)作品所吸引,，渴望自己也能夠擁有同樣藝術(shù)風(fēng)格的圖像,，而重新繪制特殊風(fēng)格的圖像則需要大量相關(guān)技術(shù)人員的投入和資源損耗，于是一些研究人員開(kāi)始研究相應(yīng)算法來(lái)完成圖像風(fēng)格化任務(wù)。

    自20世紀(jì)90年代中期以來(lái),，人們相繼提出大量風(fēng)格化算法,，其中非真實(shí)感渲染^[1]方法取得了較好的效果，但這種方法局限于僅能針對(duì)單一風(fēng)格進(jìn)行繪制,，如果需要拓展到其他風(fēng)格的轉(zhuǎn)換,，則需要重新修改算法和參數(shù)。研究人員后來(lái)進(jìn)一步將風(fēng)格化問(wèn)題轉(zhuǎn)化為風(fēng)格圖像的紋理合成問(wèn)題,，將目標(biāo)風(fēng)格圖像的紋理特征信息映射到待風(fēng)格化圖像中完成風(fēng)格化任務(wù),。WANG B等^[2]從風(fēng)格圖像數(shù)據(jù)集中提取紋理信息，將紋理信息與被分割的原始圖像結(jié)合成新的風(fēng)格化圖像,。HERTZMANN A等^[3]通過(guò)學(xué)習(xí)來(lái)自未經(jīng)轉(zhuǎn)換的圖片和風(fēng)格化圖像的示例對(duì)的類(lèi)似變換來(lái)進(jìn)行風(fēng)格化任務(wù),。FRIGO O等^[4]提出一種無(wú)監(jiān)督的風(fēng)格化方法，具體是對(duì)小圖像塊的分割和重構(gòu)完成風(fēng)格轉(zhuǎn)移,。以上這些算法都是圖像風(fēng)格化的傳統(tǒng)算法,，傳統(tǒng)算法還有很多，但其最大的局限性就是僅僅使用了圖像低層次的特征,，無(wú)法完美捕捉到圖像的結(jié)構(gòu)分布,，這就導(dǎo)致風(fēng)格化效果不理想。

1 基于深度學(xué)習(xí)的圖像風(fēng)格化算法

    深度學(xué)習(xí)對(duì)于計(jì)算機(jī)視覺(jué)方面良好的效果使得風(fēng)格化研究人員不得不將目光轉(zhuǎn)移到它身上,。隨著卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)^[5]的提出,，圖像的高層次特征得以有效利用，傳統(tǒng)風(fēng)格化算法的局限性得以消除,，這吸引了大量的風(fēng)格化研究人員,。

    GATYS L A等開(kāi)創(chuàng)性地利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行風(fēng)格化任務(wù)。他們?cè)谖墨I(xiàn)[6]中首先利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行圖像紋理合成的任務(wù),，從目標(biāo)風(fēng)格圖像中提取紋理,。他們用Gram矩陣來(lái)表示紋理信息，Gram矩陣是預(yù)訓(xùn)練分類(lèi)網(wǎng)絡(luò)VGG的各過(guò)濾器激活值之間的相關(guān)系數(shù),，這種基于Gram矩陣的紋理表示方式有效地模擬了紋理的各種變化,。他們初始化一張?jiān)肼晥D像，將噪聲圖像和待提取紋理的目標(biāo)圖像都送入VGG網(wǎng)絡(luò)中,，通過(guò)最小化噪聲圖像和目標(biāo)圖像之間各層的Gram矩陣之間的差值作為損失函數(shù)對(duì)噪聲圖像的像素值進(jìn)行優(yōu)化,，通過(guò)反復(fù)的優(yōu)化迭代得到目標(biāo)圖像的紋理，這是圖像的紋理也就是風(fēng)格的提取過(guò)程,。

    在后來(lái)的工作中,，GATYS L A等人在紋理合成的基礎(chǔ)上通過(guò)引入目標(biāo)內(nèi)容圖像，修改了損失函數(shù)使算法同時(shí)針對(duì)風(fēng)格和內(nèi)容進(jìn)行優(yōu)化,，滿(mǎn)足了保持目標(biāo)語(yǔ)義內(nèi)容不變同時(shí)的風(fēng)格化任務(wù),，可以做到如圖1所示的風(fēng)格化效果。此方法雖然能夠較好地完成圖像風(fēng)格化的任務(wù)，但是其缺點(diǎn)也是很明顯的,，由于優(yōu)化需要較長(zhǎng)的等待時(shí)間,，因此在實(shí)時(shí)性這一方面此方法有很大的局限性。另外,，由于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不可避免地會(huì)丟失一些低級(jí)特征信息,，因此GATYS L A等人的算法在風(fēng)格化后的細(xì)節(jié)方面表現(xiàn)不佳且難以實(shí)現(xiàn)真實(shí)照片作為風(fēng)格的轉(zhuǎn)換任務(wù)。

    針對(duì)GATYS L A等^[7]的研究中關(guān)于實(shí)時(shí)性的問(wèn)題,，ULYANOV D等^[8]和JOHNSON J等^[9]都提出了相應(yīng)的解決辦法,。這兩種方法的原理相似，都是采用離線(xiàn)訓(xùn)練的方式預(yù)先訓(xùn)練一個(gè)風(fēng)格轉(zhuǎn)換網(wǎng)絡(luò),，只不過(guò)采用不同的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),，兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分別如圖2和圖3所示。這樣,，當(dāng)需要進(jìn)行圖像風(fēng)格化任務(wù)時(shí),，只需要將圖像送入轉(zhuǎn)換網(wǎng)絡(luò)中，即可立即獲得風(fēng)格化后的圖像,。但是,，由于這兩種算法的核心思想是基于文獻(xiàn)[7]的算法，因此這兩種算法依舊面臨著GATYS L A等風(fēng)格化后的局部細(xì)節(jié)方面表現(xiàn)不佳的問(wèn)題,。而且最大的局限性是預(yù)訓(xùn)練的轉(zhuǎn)換網(wǎng)絡(luò)只能對(duì)一種風(fēng)格進(jìn)行訓(xùn)練，如果想實(shí)現(xiàn)多個(gè)風(fēng)格的轉(zhuǎn)換,，需要為每種特定風(fēng)格都訓(xùn)練一個(gè)轉(zhuǎn)換網(wǎng)絡(luò),。

    除了Gram矩陣可用于表示紋理特征外，馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)（MRF）也是對(duì)圖像紋理特征建模的另一種方法,?？紤]到Gram矩陣的一些局限性，一些研究人員采用MRF的方法處理風(fēng)格化問(wèn)題,?；贛RF的紋理建模表示方法假定在一個(gè)紋理圖像中，每個(gè)像素僅與其相鄰的像素有關(guān),，即每個(gè)像素完全由其空間鄰域表征,。

    LI C和WAND M^[10]認(rèn)為GATYS L A等基于Gram矩陣的紋理表示方法僅考慮像素特征的相關(guān)性，沒(méi)有考慮空間結(jié)構(gòu),，這導(dǎo)致了算法在真實(shí)圖像作為目標(biāo)風(fēng)格時(shí)不能很好地完成風(fēng)格化任務(wù),。所以，他們提出了結(jié)合MRF和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法,。具體原理與GATYS L A等的原理相似,，不同點(diǎn)在于沒(méi)有利用特征圖之間的關(guān)系構(gòu)成Gram矩陣，而是將特征圖生成了很多的局部圖像塊（local patch），利用MRF去尋找圖像塊與圖像塊之間關(guān)系的匹配,，這樣能更好地保留像素局部的信息,，可以完成真實(shí)照片作為目標(biāo)風(fēng)格圖像的風(fēng)格化任務(wù)，如圖4所示,。這種方法的缺點(diǎn)在于當(dāng)內(nèi)容圖像和風(fēng)格圖像在結(jié)構(gòu)上存在很大差異時(shí),，由于圖像塊之間難以匹配，可能導(dǎo)致風(fēng)格化任務(wù)失敗,。

    考慮到文獻(xiàn)[10]實(shí)時(shí)性的問(wèn)題,，LI C和WAND M又提出了一種離線(xiàn)訓(xùn)練的方式完成風(fēng)格化任務(wù)^[11]。其核心思想依舊基于MRF,，通過(guò)對(duì)抗性訓(xùn)練一個(gè)前饋網(wǎng)絡(luò)來(lái)解決效率問(wèn)題,。同樣，這種基于MRF的方法有利于保留紋理像素的局部細(xì)節(jié)信息,，所以對(duì)于復(fù)雜的紋理圖像,，這種方法的風(fēng)格化效果要比JOHNSON J等和ULYANOY D等要好。但是,，由于算法對(duì)圖像語(yǔ)義內(nèi)容和高層次特征上考慮的缺乏,，因此對(duì)于非紋理圖像（如臉部）作為目標(biāo)風(fēng)格圖像時(shí)往往得不到很好的結(jié)果。

    以上算法的很大限制就是往往只針對(duì)單一風(fēng)格進(jìn)行風(fēng)格化任務(wù),，若希望得到不同的風(fēng)格化結(jié)果則需要多次運(yùn)行算法或訓(xùn)練多個(gè)風(fēng)格轉(zhuǎn)換網(wǎng)絡(luò),。于是研究人員開(kāi)始對(duì)如何一次完成多種風(fēng)格的轉(zhuǎn)換任務(wù)這一問(wèn)題進(jìn)行研究。DUMOULIN V等^[12]提出了一種基于條件實(shí)例規(guī)范化的方法去訓(xùn)練一個(gè)多風(fēng)格條件轉(zhuǎn)換網(wǎng)絡(luò),，具體做法是通過(guò)歸一化不同轉(zhuǎn)換參數(shù)的特征統(tǒng)計(jì)將內(nèi)容圖像轉(zhuǎn)換為不同的風(fēng)格,，來(lái)實(shí)現(xiàn)通過(guò)調(diào)整不同的轉(zhuǎn)換參數(shù)來(lái)模擬不同的風(fēng)格的目的。LI Y等^[13]將初始化的噪聲圖像送入不同的子風(fēng)格網(wǎng)絡(luò)中得到相應(yīng)的風(fēng)格特征編碼,，然后結(jié)合內(nèi)容特征編碼和風(fēng)格特征編碼送入轉(zhuǎn)換網(wǎng)絡(luò)的上采樣部分完成風(fēng)格轉(zhuǎn)換,，不同的風(fēng)格可以通過(guò)選擇單元進(jìn)行選擇。ZHANG H和DANA K^[14]將多種風(fēng)格送入預(yù)訓(xùn)練的VGG網(wǎng)絡(luò)中得到多尺度風(fēng)格特征,，然后將此風(fēng)格特征與來(lái)自編碼器中的不同層的多尺度內(nèi)容特征組合,，通過(guò)其所提出的激勵(lì)層，實(shí)現(xiàn)多風(fēng)格化,。

    除了多風(fēng)格轉(zhuǎn)換,，一些研究人員還對(duì)任意風(fēng)格的轉(zhuǎn)換進(jìn)行了研究。HUANG X和BELONGIE S^[15]提出了基于文獻(xiàn)[12]思想的另一種方法,，他們將條件實(shí)例規(guī)范化修改為自適應(yīng)實(shí)例歸一化,，與DUMOULIN V等^[12]不同的是他們采用的風(fēng)格轉(zhuǎn)換網(wǎng)絡(luò)的下采樣部分包含了VGG網(wǎng)絡(luò)前幾層在內(nèi)且參數(shù)固定，這樣得到的特征激活值經(jīng)過(guò)自適應(yīng)實(shí)例歸一化處理后上采樣重構(gòu)后即可得到風(fēng)格化后的圖像,。此方法能夠完成實(shí)時(shí)的任意風(fēng)格化處理,，上采樣部分的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)需要大量的風(fēng)格圖像和內(nèi)容圖像進(jìn)行訓(xùn)練,。后來(lái)，LI Y等^[16]又對(duì)HUANG X和BELONGIE S^[15]的方法進(jìn)行了改進(jìn),，他們采用相同的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),，只是用白化著色變換代替了自適應(yīng)實(shí)例歸一化，這是因?yàn)榘谆儞Q可以去除風(fēng)格相關(guān)信息并保留內(nèi)容結(jié)構(gòu),，這使得內(nèi)容圖像的特征信息能夠較好地傳遞,，然后通過(guò)著色變換將風(fēng)格特征與內(nèi)容結(jié)合后，經(jīng)過(guò)上采樣重構(gòu)圖像后得到的就是風(fēng)格化后的圖像,。

2 圖像風(fēng)格化的拓展

    隨著圖像風(fēng)格化技術(shù)的成熟,，一些研究人員發(fā)現(xiàn)圖像風(fēng)格化算法具備更廣泛的研究?jī)r(jià)值，可以拓展到其他相關(guān)應(yīng)用,，以下僅簡(jiǎn)要介紹圖像風(fēng)格化的幾個(gè)拓展方向,。

2.1 視頻風(fēng)格化

    視頻可以理解為一張張圖像經(jīng)過(guò)連續(xù)化處理得到的，那么圖像的風(fēng)格化任務(wù)就可以拓展到視頻風(fēng)格化的領(lǐng)域來(lái),。需要注意的是,，視頻風(fēng)格化算法需要考慮相鄰視頻幀之間的平滑過(guò)渡。第一個(gè)視頻風(fēng)格化算法由RUDER M等提出^[17-18],，他們使用光流法計(jì)算光流信息,，并引入了時(shí)間一致性損失，他們的算法實(shí)現(xiàn)了平滑的視頻風(fēng)格化結(jié)果,。后來(lái)HUANG H等基于RUDER M等的思想提出一個(gè)離線(xiàn)訓(xùn)練的視頻風(fēng)格化模型^[19],，具體做法是將兩個(gè)連續(xù)的幀畫(huà)面送入風(fēng)格轉(zhuǎn)換網(wǎng)絡(luò)中得到輸出，對(duì)輸出的結(jié)果直接計(jì)算時(shí)間一致性損失來(lái)約束兩幀之間的連續(xù)性,。

2.2 人臉風(fēng)格化

    盡管之前的算法都能夠?qū)崿F(xiàn)風(fēng)格化任務(wù),，但是由于沒(méi)有單獨(dú)考慮頭部特征導(dǎo)致難以實(shí)現(xiàn)單獨(dú)針對(duì)頭部的風(fēng)格化效果。SELIM A等^[20]在風(fēng)格化過(guò)程中增加了增益圖對(duì)空間配置進(jìn)行約束,，這使得面部的結(jié)構(gòu)特征在風(fēng)格化過(guò)程中得以保留。ZHAO M T等^[21]從由繪畫(huà)大師預(yù)先繪畫(huà)的肖像中提取筆觸信息,，將筆觸信息傳遞給內(nèi)容圖像實(shí)現(xiàn)人臉風(fēng)格化方法,。WANG N N等^[22]采用MRF的方法實(shí)現(xiàn)人臉風(fēng)格化，他們的方法可以從訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中為目標(biāo)圖像匹配到最合適的特征信息完成風(fēng)格化任務(wù),。

2.3 語(yǔ)義風(fēng)格化

    語(yǔ)義風(fēng)格化是假設(shè)有兩張圖像,，兩張圖像有著相似的語(yǔ)義內(nèi)容但不同的風(fēng)格，希望將一張圖像的風(fēng)格過(guò)渡到另一張圖像上,。CHAMPANDARD A J^[23]提出基于圖像塊匹配的算法^[24]完成語(yǔ)義風(fēng)格化任務(wù),。CHEN Y L和HSU C T^[25]提出了一種不同的思路，他們約束空間對(duì)應(yīng)關(guān)系及風(fēng)格特征統(tǒng)計(jì)完成語(yǔ)義風(fēng)格化,。

3 存在問(wèn)題及今后研究方向

    由于風(fēng)格這一概念的模糊性,，人們對(duì)于風(fēng)格化圖片效果的評(píng)估往往都是基于主觀意識(shí),，風(fēng)格化的好與壞完全由個(gè)人主觀評(píng)判。由于人與人之間主觀意識(shí)上的差異,，導(dǎo)致對(duì)風(fēng)格化結(jié)果的評(píng)判也各不相同,。不同于分類(lèi)任務(wù)^[26]，圖像風(fēng)格化沒(méi)有一個(gè)預(yù)期的標(biāo)準(zhǔn)來(lái)對(duì)風(fēng)格化結(jié)果進(jìn)行評(píng)判,，這是目前各種風(fēng)格化算法普遍面臨的問(wèn)題,，如何找到一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的評(píng)估方法，將會(huì)是風(fēng)格化領(lǐng)域內(nèi)各研究人員今后的一個(gè)重要研究方向,。

    雖然基于圖像優(yōu)化的在線(xiàn)風(fēng)格化算法(如GATYS L A等^[7]和LI C,、WAND M等^[10])可以較好地完成圖像風(fēng)格化的任務(wù)，但是此類(lèi)方法由于需要在線(xiàn)優(yōu)化,，難以保證風(fēng)格化的速度,。離線(xiàn)訓(xùn)練風(fēng)格轉(zhuǎn)換網(wǎng)絡(luò)的方式(如ULYANOV D等^[8]和JOHNSON J等^[9])可以避免此類(lèi)速度問(wèn)題，但訓(xùn)練一個(gè)單風(fēng)格轉(zhuǎn)換網(wǎng)絡(luò)不夠靈活,，因?yàn)槎鄶?shù)情況下用戶(hù)需要多種風(fēng)格化方式,，而訓(xùn)練一個(gè)多風(fēng)格轉(zhuǎn)換網(wǎng)絡(luò)得到的效果卻又不如針對(duì)單一風(fēng)格轉(zhuǎn)換網(wǎng)絡(luò)的效果好，所以如何提出一種同時(shí)滿(mǎn)足轉(zhuǎn)換速度和轉(zhuǎn)換效果的方法也是今后研究的一個(gè)重要方向,。

4 結(jié)論

    本文主要介紹了基于深度學(xué)習(xí)的圖像風(fēng)格化方法,，并對(duì)相應(yīng)算法的優(yōu)缺點(diǎn)和今后的研究發(fā)展方向進(jìn)行了簡(jiǎn)要的分析。通過(guò)研究發(fā)現(xiàn),，盡管傳統(tǒng)方法能夠完成風(fēng)格化任務(wù),，但是由于其局限性，不論是在合成速度方面還是圖像效果方面都不是很理想,。隨著深度學(xué)習(xí)的介入,，傳統(tǒng)處理圖像的方法得到了更好的發(fā)揮，圖像的特征信息也得到了充分利用,，可以說(shuō)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使人們對(duì)圖像風(fēng)格化這一領(lǐng)域的研究向前邁了一大步,。雖然目前圖像風(fēng)格化領(lǐng)域有了一些進(jìn)展，可以實(shí)現(xiàn)一些簡(jiǎn)單的應(yīng)用,，但距離風(fēng)格化技術(shù)的全面成熟仍需要不斷的發(fā)展改進(jìn),。總而言之,，圖像風(fēng)格化作為一個(gè)具有廣泛商業(yè)用途,，充滿(mǎn)吸引力和挑戰(zhàn)性的方向，有重要的研究意義等著研究人員去發(fā)展創(chuàng)新,。

參考文獻(xiàn)

[1] GOOCH B,，GOOCH A.Non-photorealistic rendering[M].Natick，MA,，USA：A.K.Peters,，Ltd.,，2001.

[2] WANG B，WANG W P,，YANG H P,，et al.Efficient examplebased painting and synthesis of 2D directional texture[J].IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics，2004,，10(3)：266-277.

[3] HERTZMANN A,，JACOBS C E，OLIVER N,，et al.Image analogies[C].Proceedings of the 28th Annual Conference On Computer Graphics And Interactive Techniques.ACM,，2001：327-340.

[4] FRIGO O，SABATER N,，DELON J,，et al.Split and match：Example-based adaptive patch sampling for unsupervised style transfer[C].IEEE Conference on Computer Vision and PatternＲecognition，2016：2338-2351.

[5] 徐中輝,，呂維帥.基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像著色[J].電子技術(shù)應(yīng)用,，2018，44(10)：19-22.

[6] GATYS L A,，ECKER A S,，BETHGE M.Texture synthesis using convolutional neural networks[C].International Conference on Neural Information Processing Systems.MIT Press，2015.

[7] GATYS L A,，ECKER A S,，BETHGE M.A neural algorithm of artistic style[J].arXiv：1508，06576[cs.CV].

[8] ULYANOV D,，LEBEDEV V,，VEDALDI A，et al.Texture networks：feed-forward synthesis of textures and stylized images[C].International Conference on Machine Learning,，2016：1349-1357.

[9] JOHNSON J,，ALAHI A，Li Feifei.Perceptual losses for real-time style transfer and super-resolution[C].European Conference on Computer Vision,，2016：694-711.

[10] LI C,，WAND M.Combining markov random fields and convolutional neural networks for image synthesis[C].Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition，2016：2479-2486.

[11] LI C,，WAND M.Precomputed real-time texture synthesis with markovian generative adversarial networks[C].European Conference on Computer Vision，2016：702-716.

[12] DUMOULIN V,，SHLENS J,，KUDLUR M.A learned representation for artistic style[C].International Conference on Learning Representations，2017.

[13] LI Y,，CHEN F,，YANG J,，et al.Diversified texture synthesis with feed-forward networks[C].Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition，2017：3920-3928.

[14] ZHANG H,，DANA K.Multi-style generative network for real-time transfer[J].arXiv:1703.06953.

[15] HUANG X,，BELONGIE S.Arbitrary style transfer in real-time with adaptive instance normalization[C].Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision，2017：1501-1510.

[16] LI Y,，F(xiàn)ANG C,，YANG J，et al.Universal style transfer via feature transforms[C].Advances in Neural Information Processing Systems,，2017：385-395.

[17] RUDER M,，DOSOVITSKIY A，BROX T.Artistic style transfer for videos[C].German Conference on Pattern Recognition,，2016：26-36.

[18] RUDER M,，DOSOVITSKLY A，BROX T.Artistic style transfer for videos and spherical images[J].International Journal of Computer Vision,，2018,，126：1199.

[19] HUANG H，WANG H,，LUO W,，et al.Real-time neural style transfer for videos[C].Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition，2017：783-791.

[20] SELIM A,，ELGHARIB M,，DOYLE L.Painting style transfer for head portraits using convolutional neural networks[J].ACM Transactions on Graphics，2016,，35(4)：129.

[21] ZHAO M T,，ZHU S C.Portrait painting using active templates[C].ACM SIGG RAPH/Eurographics Symposium on Non-Photorealistic Animation and Rendering，2011：117-124.

[22] WANG N N,，TAO D C,，GAO X B，et al.Transductive face sketch-photo synthesis[J].IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems,，2013,，24(9)：1364-1376.

[23] CHAMPANDARD A J.Semantic style transfer and turning two-bit doodles into fine artworks[J].arXiv：1603：01768[cs.CV].

[24] LI C，WAND M.Combining markov random fields and convolutional neural networks for image synthesis[C].Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition,，2016：2479-2486.

[25] CHEN Y L,，HSU C T.Towards deep style transfer：A content-aware perspective[C].Proceedings of the British Machine Vision Conference，2016.

[26] 許少尉,，陳思宇.基于深度學(xué)習(xí)的圖像分類(lèi)方法[J].電子技術(shù)應(yīng)用,，2018，44(6)：116-119.

[27] 鄧盈盈,，唐帆,，董未名.圖像藝術(shù)風(fēng)格化的研究現(xiàn)狀[J].南京信息工程大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),，2017(6)：31-36.

[28] JING Y，YANG Y,，F(xiàn)ENG Z,，et al.Neural style transfer：a review[J].arXiv：1705.04D58[cs.CV].

作者信息:

黃海新，梁志旭,，張  東

(沈陽(yáng)理工大學(xué) 自動(dòng)化與電氣工程學(xué)院,，遼寧 沈陽(yáng)110159)