样式转移的过程

神经样式转移是一种优化技术，用于两个图像(内容图像和样式参考图像) ，并且将它们合并，以使输出图像看起来像内容图像，但采用样式参考图像“已描绘”的样式是。

为了实现样式转换，有必要将图像的样式与其内容分开。之后，可以将一个图像的样式元素转移到另一图像的内容元素。该过程主要使用标准非线性神经网络的特征提取进行。

然后操纵这些特征以提取内容信息或样式信息。该过程涉及三个图像：样式图像，内容图像，最后是目标图像。

最终目标是将样式图像的样式与内容图像的内容相结合以创建图像。

此过程首先从模型中选择一些图层以提取特征。通过选择几层来提取特征，我们对如何在神经网络中处理图像有了一个好主意。我们删除样式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，然后将其与样式图像功能和内容图像功能进行比较。