图像风格迁移简介
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在故事开始前，我们要先搞清楚这些概念：
到底什么是人工智能（AI）、机器学习（ML）和深度学习（DL）？
最近几年，创业圈、技术圈、互联网圈都在热烈讨论人工智能、机器学习、深度学习，那么到底什么是人工智能（AI）、机器学习（ML）和深度学习（DL），这几个概念之间又有什么样的联系呢？
机器学习，实现人工智能的方法；
深度学习，实现机器学习的技术；
大概如下图所示：
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而本章要介绍的图像风格迁移变是深度学习发展出来的一门分支
好，知道了他的来历，那下面就让我给大家掀开图像风格迁移的神秘面纱。
根据语义来看
图像风格迁移就是将一张图片的艺术风格迁移到另一张图片上去...
emmmmm...
你要问我什么是艺术风格？
对不起，我选择沉默...
要理解对于计算机来说图片的风格是什么，可能就属图片纹理生成了吧
（划重点！！！图片纹理可以近似看做图片的风格）
而在2012年前，这项工作的进展只能用一言难尽来形容（毕竟纯手工建模）
随着2012年往后，深度学习的概念被广泛提及，大家发现深度学习可以用来训练物体识别模型，其中一种名叫VGG-19的网络脱颖而出啦。
各位读者可能会问，物体识别跟本文内容好像也没啥关系啊。
先别急，好戏还在后面。
下面为图片纹理：
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时间来到了2015年，我们的主人公Gatys et al.发表了两篇论文Gatys et al., 2015a和Gatys et al., 2015b。
我们先说第一篇。
第一篇比起之前的纹理生成算法，创新点只有一个：它给了一种用深度学习来给纹理建模的方法。而纹理能够通过局部统计模型来描述，于是Gatys看了一眼隔壁的物体识别论文，发现VGG19说白了不就是一堆局部特征识别器嘛。他把事先训练好的网络拿过来一看，发现这些识别器还挺好用的。于是Gatys套了个Gramian matrix上去算了一下那些不同局部特征的相关性，把它变成了一个统计模型，于是就有了一个不用手工建模就能生成纹理的方法。
我们再来说第二篇。
第二篇主要讲的是局部特征看做图片内容，再根据第一篇里的纹理（及图片风格），将风格和内容结合起来便生成了风格图片。
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至此，我们就把关于基于神经网络的图像风格迁移(Neural Style)的重点解释清楚了。
背后的每一步都是前人研究的结果，不用因为名字里带深度啊神经网络啊而感觉加了什么特技，特别的高级。
Gatys所做的改进是把两个不同领域的研究成果有机的结合了起来，做出了令人惊艳的结果。其实最让我惊讶的是纹理竟然能够和人们心目中认识到的图片的风格在很大程度上相吻合
最后，比个小心心,点个赞再走呗~
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