1. 神经风格迁移之前的风格迁移方法
2. 神经风格迁移（NTS）分类
2). 基于在线模型优化的快速神经网络方法
该方法通过利用基于离线模型优化的快速图像重建来重建风格化结果来解决速度和计算成本问题，即，对于一个或多个风格图像，在一大组图像Ic上优化出一个前馈网络，通过该网络直接生成结果图像。
- 1.仅将网络中少量的参数绑定到单个具体的样式上，这样产生的模型适用性更强。
- 2.仍然只利用单个网络，但是输入变为风格和内容的组合。
第一种方法的缺点是随着学习风格数量的增加，模型的尺寸通常会随着变大。
第二种方法通过充分探索单个网络的能力，并将内容和风格结合到网络中进行风格识别来解决这一局限性。
3. 风格迁移应用
4. 神经风格迁移研究难点
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