Сети глубокого переноса стиля (Deep Style Transfer) – это метод, используемый в компьютерном зрении для объединения содержания изображения с художественным стилем другого изображения. Этот метод был представлен в работе "Image Style Transfer Using Convolutional Neural Networks" Гатисом, Эккерта и Хубера в 2015 году.
Идея заключается в том, чтобы передать содержание одного изображения и стиль другого изображения на новое изображение. Это достигается путем использования предварительно обученных сверточных нейронных сетей для извлечения содержательных и стилевых характеристик изображений. Затем эти характеристики совмещаются для создания нового изображения, которое сочетает в себе содержание одного изображения и стиль другого.
Этот метод позволяет создавать уникальные художественные изображения, применяя стили известных произведений искусства к фотографиям или другим изображениям. Он нашел широкое применение в различных областях, включая искусство, дизайн, компьютерные игры и мультимедийные приложения.
Хотя этот метод обладает большим потенциалом для создания удивительных визуальных эффектов, он также требует значительных вычислительных ресурсов для обучения и применения, особенно если речь идет о высокоразмерных изображениях.
