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从艺术的角度来讲，神经网络迁移只不过是另一种“印刷术”，过去的印刷术是在复制图像，而神经网络迁移是在复制风格。
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脑极体
随着人工智能越来越全能，TA们似乎已经能接替我们完成一切工作，或许未来真的像某位大佬说的一样，人类只负责研究艺术和哲学。
不过目前看来，艺术这块阵地也快要失守了。
用过Prisma的应该都知道，把照片变成名画风格如今只是动动手指的事情。事实上，只要有一两张样本，神经网络可以迅速的学会各种风格，这种技术被称为“神经风格迁移”。
如何实现神经风格迁移？
卷积神经网络将图像分割为“内容”和“风格”，在抓取时，高层神经网络抓取了图片的风格，比如色彩和排列。而底层神经网络抓取的则是图像的内容，也就是图像的细节。
这只是神经风格迁移的第一步，在抓取了风格之后，还要将风格迭代到需要改变的图片上。
风格迭代通常有两种方式，一种基于图片，直接更新迭代图片像素，最终实现风格的迁移。很多算法会在过程中计算最大均值差，测量风格图像和内容图像之间的差异。让两种图像“对齐”，从而减少图像迭代时造成的损失和误差。
另一种则是基于模型迭代的，当需要用某一种风格迭代大量图像时，可以训练前馈网络，使用梯度下降，通过迭代式地更新模型来优化网络模型。
神经风格迁移应用，不仅仅是画作。
如果你认为神经风格迁移只是一个升级版的photoshop滤镜，那就大错特错了，很多案例表明，这一技术正在被应用于越来越多的领域之上。
比如Flipboard软件工程师曾经发布过一个将神经风格迁移应用在汉字字体上的项目。
提供2000个左右的样本字体，让神经网络识别出偏旁部件和笔触风格的区别，最终就能实现出字体之间的转化。
又比如在暮光之城女主角克里斯汀·斯图尔特拍摄的电影《Come swim》中，也利用了神经风格迁移技术将印象派绘画风格和电影画面相融合。就此，克里斯汀还写了一篇题为“运用神经风格转移实现印象派风格之在电影 《Come Swim》中的应用”的论文。
如上图一样，从画作中提取风格，再通过算法迭代渲染到画面之上。不过在论文中基本没有提到成本，尤其是时间成本问题。《Come swim》中的情节是一半现实（未经处理过的画面）和一半梦境（经由神经风格迁移处理过的画面）。从拍摄上来说自然是直接渲染更加方便，如果是完全的动画电影，这种先拍摄再渲染的方式是否比直接电脑绘制更有性价比还值得商榷。
神经风格迁移真的能“替代”艺术吗？
