风格迁移的过程

神经风格迁移是一种优化技术，用于两张图像——内容图像和风格参考图像——并将它们融合，使输出图像看起来像内容图像，但采用风格参考图像的风格“描绘”。

为了实现风格迁移，有必要将图像的风格从其内容中分离出来。之后，可以将一个图像的风格元素转移到另一个图像的内容元素。这个过程主要通过标准非线性神经网络的特征提取形式进行。

然后对这些特征进行操作，以提取内容信息或风格信息。该过程涉及三个图像：风格图像、内容图像和最终目标图像。

最终目标是将风格图像的风格与内容图像的内容相结合，从而创建图像。

此过程首先从我们的模型中选择一些层来提取特征。 通过选择一些层来提取特征，我们对图像在神经网络中的处理方式有了很好的了解。 我们删除我们的风格图像和内容图像的模型属性。 之后，我们从目标图像中删除元素，并将其与我们的风格图像特征和我们的内容图像特征进行比较。