在当今数字化时代，图像已然成为一种至关重要的信息载体。随着科技的迅猛发展，针对图像的处理技术持续进行着改革与创新。其中，图像风格迁移技术作为近年新兴并逐渐流行的技术领域，专注于将一幅图像所蕴含的独特风格精准且有效地迁移至另一幅图像之上，进而创造出具有全新视觉风格的图像作品，为艺术创作、设计、影视等多个领域注入了新的活力，拓展了图像应用的边界与可能性。
图像风格是指图像所展现出的独特视觉特征，如色彩、纹理、笔触等。色彩是风格的关键要素之一，不同的色彩搭配能够营造出迥异的氛围与情感基调，如梵高《星月夜》中浓郁且对比强烈的蓝、黄色彩，赋予画面神秘而奇幻的风格；纹理则体现图像表面的细腻质感，像古典油画中厚重的笔触纹理、木质材料的天然木纹纹理等，为图像增添丰富的细节与真实感；图像笔触反映了创作者的绘画手法，细腻流畅或粗犷豪放的笔触能传达出截然不同的艺术韵味，例如中国传统水墨画中灵动多变的笔墨笔触。图像风格在艺术创作、图像编辑、游戏渲染、动画制作、广告设计、电影制作等领域都具有重要意义。通过对图像风格的转换和处理，可以创造出具有独特艺术效果的图像，满足人们对美的追求和不同应用场景的需求[1]。
图像内容则侧重于图像所描绘的具体对象、场景及其布局结构。它包括图像中的人物、物体、风景等实体元素，以及这些元素之间的空间关系与组合方式，例如一幅城市街景照片，其内容便是街道、建筑、行人、车辆等具体对象，以及它们所呈现出的远近、疏密等布局关系，这些元素共同传达出画面的主题，是图像语义理解的关键所在。
在图像风格迁移的过程中，图像的风格与内容具有相对独立性，所以能够将一种图像的风格特征抽取出来，并迁移至具有不同内容的另一幅图像上，同时又确保两者在新生成的图像中有机融合，创造出既保留原内容主体，又展现全新风格魅力的视觉效果。
图像风格迁移算法打破了艺术风格之间的壁垒。人们可以利用该技术将不同风格的绘画作品的风格应用到自己的作品中，创造出独特的艺术效果。例如，将现代摄影作品转化为古典油画风格，或者将一幅抽象画的风格应用到写实照片上，从而拓展艺术创作的可能性，使艺术创作更加普及化、大众化[2][3]。在影视制作中，图像风格迁移可以用于特效制作，例如将现实场景转化为奇幻的动画风格[4]，或者将历史场景还原为特定的历史时期风格，增强影视作品的视觉效果和艺术感染力。在线广告和社交媒体广告也可以利用图像风格迁移技术，制作出个性化的广告内容，吸引用户的关注和互动。通过将用户生成的内容进行风格迁移，或者将广告与用户的兴趣爱好相结合，提高广告的针对性和效果[5][6]。此外，图像风格迁移技术在文化创意产业领域同样展现出了极高的应用价值。以戴娟的相关实践为例[7]，她运用图像风格迁移算法，通过将不同艺术风格与大熊猫形象有机融合，不仅为传统的文创设计赋予了崭新的视觉呈现形式，同时也拓展了文创产品的文化内涵与艺术感染力，进一步彰显了图像风格迁移算法在跨领域应用中的多元潜力。
早期传统的非参数的图像风格迁移方法主要基于物理模型进行纹理的绘制和合成。许多研究人员致力于从不同角度挖掘物理模型在图像风格塑造方面的潜力，如Efros等人提出了通过对已有纹理进行精细的拼接以及巧妙的重组操作，利用纹理元素之间的组合关系，以此达成新纹理的合成目的，生成全新风格的图像[8]；Hertzmann等人提出了图像类比框架进行图像纹理合成，比以前的方法具有更好的一致性，且可以合成艺术滤镜和各种绘画风格[9]。然而这些传统方法存在显著的缺陷，它们只是提取了图像的底层特征，未能表达图像的高层抽象特征。当遇到颜色和纹理复杂的图像时，生成的图像风格效果粗糙，不能满足如今高质量图像的需求。
随着图像技术应用场景的日益拓展以及人们对图像质量要求的不断攀升，这些传统方法所固有的局限性逐渐暴露出来，存在着极为显著的短板。从特征提取这一关键层面深入剖析，它们局限于运用相对简单的技术手段对图像底层特征的获取，例如仅聚焦于图像的基本像素信息、颜色直方图等初级特征，难以运用更为先进、复杂的模型与算法对图像所蕴含的高层抽象特征予以有效表达，像图像所传达的语义信息、物体之间的逻辑关系等深层次内涵均无法精准捕捉。尤其在面对当今数字化时代下颜色与纹理繁杂多样的图像时，由于传统方法缺乏对复杂特征的深度处理能力，运用此类传统方法所生成的图像在风格呈现效果上显得颇为粗糙，图像可能出现纹理模糊、风格杂糅不自然等问题，无法契合当下对于高质量图像在视觉美感、语义准确性等方面的严苛需求。深度学习技术凭借自身强大的自动特征学习本领，依托海量的数据支撑以及复杂的神经网络架构，能够深入挖掘图像中的深层次信息，精准分离图像的内容与风格特征，并通过复杂的模型架构与训练机制，实现两者的有机融合，进而生成高度逼真、风格独特的图像[10]。例如，Gatys等人提出了基于卷积神经网络的图像风格迁移算法，通过卷积对图像的内容抽象特征和风格抽象特征进行提取、学习与合成[11]；斯坦福大学李飞飞团队提出了基于感知损失的图像风格迁移方法，使用感知损失代替原损失，并训练了一个前馈网络来实时解决Gatys等人提出的优化问题[12]；Der-Lor Way等人提出了一种新颖的动漫风格迁移算法，该算法对前景和背景进行不同处理，以达到不错的图像风格迁移效果[13]；Jianbo Wang等人提出了一种新颖的STyle TRansformer（STTR）网络，将内容和风格图像分解为视觉标记，以实现细粒度的风格转换，在风格迁移结果上具有令人满意的有效性和效率[14]；Chiyu Zhang等人提出了一种基于Transformer的新方法用于图像风格迁移，并引入了边缘损失，可以明显增强内容细节，避免因过度渲染风格特征而生成模糊结果[15]。
本研究旨在对基于深度学习的图像风格迁移算法展开深入探究，通过优化算法性能、提升图像质量，推动该技术的发展与广泛应用。具体研究目的涵盖以下几个方面：首先，致力于提高图像风格迁移的效率，减少算法的运行时间与计算资源消耗，使风格迁移能够更快速地完成，满足实时性要求较高的应用场景；其次，着重提升迁移后图像的质量，确保生成图像在保留原内容特征的基础上，精准呈现目标风格，避免出现图像模糊、颜色失真、纹理不自然等瑕疵；再者，深入探索算法在不同领域的创新应用，挖掘图像风格迁移技术在新兴行业与复杂场景中的潜力，拓展其适用范围。