分析图像风格转移（二）

总说

以下从多个维度进行阐述
- 提升迁移过程的执行效率
- 使迁移结果呈现出更富视觉美感的表现形式
- 涉及到的一些其他相关内容
- 采用生成对抗网络技术实现

加快style stransfer

谈谈图像的Style Transfer（一）
此处提及了Neural style及相关快速神经风格迁移方法。
在超越fast style transfer—-任意风格图和内容图0.1秒出结果中，已实现风格转换的实时处理。然而，该研究存在一个显著瓶颈，即大部分计算资源被用于提取隐藏层的局部特征块。
接下来将介绍的几篇论文均遵循仅需一次前向传播即可直接生成目标风格图像的核心理念

A Learned representation for artistic style

这篇发表于ICLR 2017的论文提出的核心观点在于：多种风格之间或许在某种程度上共享计算资源。这意味着，尽管我们可以通过快速神经风格迁移方法，针对不同风格训练多个模型，但这些模型中的卷积层权重实际上保持一致。

从原文中可以更清晰地看出这一结论：
`我们发现了一个关于风格迁移网络中归一化作用的非常令人惊讶的现象：
要建模一种风格，只需将归一化后的缩放和偏移参数专门调整为对应特定风格即可。
换句话说，风格迁移网络中的