1. 风格迁移

2. 算法

具体可以参考论文 A Neural Algorithm of Artistic Style。

• C：内容图
• S：风格图
• G：生成图

定义代价函数：

算法过程为：

1. 随机生成G
2. 使用梯度下降来减小 ，即

3. 内容代价函数

• 选取中间层 ，不要太浅的网络层，也不要太深的网络层
• 使用预训练好的卷积网络，例如VGG
• 计算激活值 和
• 令

4. 风格代价函数

对于卷积网络的中间层 层，我们可以计算它的风格矩阵。

• 令 表示第 层某一点的激活值（ 尺寸为 ）
• 令 表示第 层的风格矩阵。 尺寸为 ，其中每一项表示两个通道之间的相关性

则：

令 表示风格图的风格矩阵， 表示生成图的风格矩阵，则：

从而：