提升AI模型在跨模态艺术风格迁移任务中的创造性

在当今数字化时代，艺术创作与科技的融合日益紧密。跨模态艺术风格迁移作为一种新兴的技术，旨在将一种模态（如视觉图像、音乐等）的艺术风格迁移到另一种模态上，创造出新颖独特的艺术作品。然而，目前的AI模型在该任务中往往缺乏足够的创造性，生成的作品存在风格单一、缺乏创新性等问题。本文的目的在于探讨如何提升AI模型在跨模态艺术风格迁移任务中的创造性，涵盖了从核心概念的理解、算法原理的研究到实际项目的应用等多

AI学长带你学AI

225人浏览 · 2025-12-26 00:59:58

AI学长带你学AI · 2025-12-26 00:59:58 发布

提升AI模型在跨模态艺术风格迁移任务中的创造性

关键词：AI模型、跨模态艺术风格迁移、创造性提升、算法原理、实际应用

摘要：本文聚焦于提升AI模型在跨模态艺术风格迁移任务中的创造性。首先介绍了该研究的背景，包括目的、预期读者、文档结构和相关术语。接着阐述了跨模态艺术风格迁移的核心概念与联系，详细讲解了核心算法原理及具体操作步骤，并给出Python代码示例。同时，对涉及的数学模型和公式进行了深入剖析。通过项目实战，展示了代码的实际案例和详细解释。还探讨了该技术的实际应用场景，推荐了相关的学习资源、开发工具框架和论文著作。最后总结了未来发展趋势与挑战，提供了常见问题解答和扩展阅读参考资料，旨在为相关领域的研究者和开发者提供全面且深入的技术指导。

1. 背景介绍

1.1 目的和范围

1.2 预期读者

本文预期读者包括人工智能领域的研究者、开发者，艺术创作领域对科技应用感兴趣的艺术家，以及对跨模态艺术风格迁移技术有学习需求的学生和爱好者。

1.3 文档结构概述

本文将按照以下结构进行阐述：首先介绍跨模态艺术风格迁移的核心概念与联系，为后续的研究奠定基础；接着详细讲解核心算法原理及具体操作步骤，并通过Python代码进行说明；然后分析涉及的数学模型和公式，提供具体的举例；通过项目实战展示代码的实际应用和解读；探讨该技术的实际应用场景；推荐相关的学习资源、开发工具框架和论文著作；最后总结未来发展趋势与挑战，提供常见问题解答和扩展阅读参考资料。

1.4 术语表

1.4.1 核心术语定义

跨模态艺术风格迁移：将一种模态（如视觉、听觉等）的艺术风格特征提取并应用到另一种模态的内容上，实现风格的转换。
创造性：在跨模态艺术风格迁移中，指生成的作品具有新颖性、独特性和创新性，能够突破传统的风格限制。
AI模型：用于实现跨模态艺术风格迁移任务的人工智能算法模型，如卷积神经网络（CNN）、生成对抗网络（GAN）等。

1.4.2 相关概念解释

模态：指信息的表现形式，常见的模态包括视觉（图像、视频）、听觉（音乐、语音）、触觉等。
艺术风格：指艺术作品所具有的独特的表现形式和特征，如绘画中的印象派、抽象派，音乐中的古典主义、现代主义等。
特征提取：从原始数据中提取出能够代表其本质特征的信息，在跨模态艺术风格迁移中，用于提取不同模态的风格特征。

1.4.3 缩略词列表

CNN：Convolutional Neural Network，卷积神经网络
GAN：Generative Adversarial Network，生成对抗网络
VGG：Visual Geometry Group network，视觉几何组网络

2. 核心概念与联系

跨模态艺术风格迁移的核心在于将一种模态的艺术风格特征有效地迁移到另一种模态上，同时保证生成作品具有创造性。其基本原理是通过特征提取和风格融合的方法，将源模态的风格信息融入到目标模态的内容中。

核心概念原理

特征提取：使用预训练的深度学习模型（如VGG）对源模态和目标模态的数据进行特征提取。对于图像数据，通过卷积层提取不同层次的视觉特征；对于音频数据，通过音频处理技术提取音高、节奏等特征。
风格表示：将提取的特征进行处理，得到能够代表源模态艺术风格的风格向量。风格向量包含了风格的关键信息，如颜色分布、纹理特征等。
风格迁移：将风格向量与目标模态的内容特征进行融合，通过生成网络生成具有源模态风格的目标模态作品。

架构的文本示意图

源模态数据（如图像） -> 特征提取器（如VGG） -> 风格向量
目标模态数据（如音频） -> 特征提取器（如音频特征提取模块） -> 内容特征
风格向量 + 内容特征 -> 生成网络 -> 具有源模态风格的目标模态作品

Mermaid流程图

3. 核心算法原理 & 具体操作步骤

核心算法原理

在跨模态艺术风格迁移中，常用的算法包括基于卷积神经网络（CNN）和生成对抗网络（GAN）的方法。下面以基于GAN的跨模态艺术风格迁移算法为例进行详细讲解。

GAN由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）组成。生成器的作用是根据输入的风格向量和内容特征生成具有源模态风格的目标模态作品；判别器的作用是判断生成的作品是真实的还是生成的。通过两者的对抗训练，不断提高生成器的生成能力，使生成的作品更加逼真和具有创造性。

具体操作步骤

数据准备：收集源模态和目标模态的数据集，并进行预处理，如图像的缩放、归一化，音频的采样、特征提取等。
特征提取：使用预训练的CNN模型（如VGG）对源模态和目标模态的数据进行特征提取。
风格向量计算：根据提取的源模态特征，计算风格向量。可以使用Gram矩阵等方法来表示风格信息。
模型构建：构建生成器和判别器网络。生成器可以采用卷积层、反卷积层等结构，判别器可以采用卷积层和全连接层等结构。
训练模型：将风格向量和目标模态的内容特征输入到生成器中，生成具有源模态风格的目标模态作品。将生成的作品和真实的目标模态作品输入到判别器中，进行对抗训练。
生成作品：在训练完成后，使用生成器生成具有源模态风格的目标模态作品。

Python源代码实现

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 定义生成器网络
class Generator(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Generator, self).__init__()
        # 定义网络层
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, padding=1)
        self.relu1 = nn.ReLU()
        self.conv2 = nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, padding=1)
        self.relu2 = nn.ReLU()
        self.conv3 = nn.Conv2d(128, 3, kernel_size=3, padding=1)

    def forward(self, x):
        x = self.relu1(self.conv1(x))
        x = self.relu2(self.conv2(x))
        x = self.conv3(x)
        return x

# 定义判别器网络
class Discriminator(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Discriminator, self).__init__()
        # 定义网络层
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, padding=1)
        self.relu1 = nn.LeakyReLU(0.2)
        self.conv2 = nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, padding=1)
        self.relu2 = nn.LeakyReLU(0.2)
        self.fc = nn.Linear(128 * 32 * 32, 1)
        self.sigmoid = nn.Sigmoid()

    def forward(self, x):
        x = self.relu1(self.conv1(x))
        x = self.relu2(self.conv2(x))
        x = x.view(-1, 128 * 32 * 32)
        x = self.fc(x)
        x = self.sigmoid(x)
        return x

# 初始化生成器和判别器
generator = Generator()
discriminator = Discriminator()

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.BCELoss()
optimizer_G = optim.Adam(generator.parameters(), lr=0.0002)
optimizer_D = optim.Adam(discriminator.parameters(), lr=0.0002)

# 训练模型
num_epochs = 100
for epoch in range(num_epochs):
    # 训练判别器
    optimizer_D.zero_grad()
    # 真实数据
    real_images = torch.randn(10, 3, 32, 32)
    real_labels = torch.ones(10, 1)
    real_output = discriminator(real_images)
    d_real_loss = criterion(real_output, real_labels)

    # 生成数据
    style_vector = torch.randn(10, 3, 32, 32)
    content_features = torch.randn(10, 3, 32, 32)
    fake_images = generator(style_vector + content_features)
    fake_labels = torch.zeros(10, 1)
    fake_output = discriminator(fake_images.detach())
    d_fake_loss = criterion(fake_output, fake_labels)

    # 判别器总损失
    d_loss = d_real_loss + d_fake_loss
    d_loss.backward()
    optimizer_D.step()

    # 训练生成器
    optimizer_G.zero_grad()
    fake_output = discriminator(fake_images)
    g_loss = criterion(fake_output, real_labels)
    g_loss.backward()
    optimizer_G.step()

    print(f'Epoch [{epoch+1}/{num_epochs}], D_loss: {d_loss.item():.4f}, G_loss: {g_loss.item():.4f}')

# 生成作品
style_vector = torch.randn(1, 3, 32, 32)
content_features = torch.randn(1, 3, 32, 32)
generated_image = generator(style_vector + content_features)

4. 数学模型和公式 & 详细讲解 & 举例说明

数学模型

在跨模态艺术风格迁移中，常用的数学模型包括Gram矩阵、损失函数等。

Gram矩阵

Gram矩阵用于表示特征图之间的相关性，常用于计算风格信息。对于一个特征图 $\in \mathbb{R}^{C \times H \times W}$ ，其Gram矩阵 $G$ 定义为：
$G_{ij} = \sum_{k=1}^{H \times W} F_{ik} F_{jk}$
其中， $C$ 是特征图的通道数， $H$ 和 $W$ 分别是特征图的高度和宽度。

损失函数

在基于GAN的跨模态艺术风格迁移中，常用的损失函数包括生成器损失和判别器损失。

生成器损失：生成器的目标是生成能够欺骗判别器的作品，因此生成器损失可以使用二元交叉熵损失函数：
$L_G = -\log(D(G(z)))$
其中， $G$ 是生成器， $D$ 是判别器， $z$ 是输入的风格向量和内容特征。
判别器损失：判别器的目标是正确区分真实作品和生成作品，因此判别器损失可以使用二元交叉熵损失函数：
$L_D = -\log(D(x)) - \log(1 - D(G(z)))$
其中， $x$ 是真实作品。

详细讲解

Gram矩阵

Gram矩阵的作用是捕捉特征图中不同通道之间的相关性，从而表示风格信息。通过计算Gram矩阵，可以将特征图的局部信息转化为全局的风格信息。在跨模态艺术风格迁移中，我们可以计算源模态特征图的Gram矩阵，作为风格信息的表示。

损失函数

生成器损失和判别器损失的作用是通过对抗训练来提高生成器的生成能力和判别器的判别能力。生成器试图最小化生成器损失，使生成的作品更加逼真；判别器试图最小化判别器损失，正确区分真实作品和生成作品。

举例说明

假设我们有一个特征图 $F$ ，其形状为 $C = 3$ ， $H = 2$ ， $W = 2$ ，具体数值如下：
$\begin{bmatrix} \begin{bmatrix} 1 & 2 \\ 3 & 4 \end{bmatrix} \\ \begin{bmatrix} 5 & 6 \\ 7 & 8 \end{bmatrix} \\ \begin{bmatrix} 9 & 10 \\ 11 & 12 \end{bmatrix} \end{bmatrix}$
则其Gram矩阵 $G$ 计算如下：
$G_{11} = \sum_{k=1}^{2 \times 2} F_{1k} F_{1k} = 1^2 + 2^2 + 3^2 + 4^2 = 30$
$G_{12} = \sum_{k=1}^{2 \times 2} F_{1k} F_{2k} = 1 \times 5 + 2 \times 6 + 3 \times 7 + 4 \times 8 = 70$
$G_{13} = \sum_{k=1}^{2 \times 2} F_{1k} F_{3k} = 1 \times 9 + 2 \times 10 + 3 \times 11 + 4 \times 12 = 110$
$G_{22} = \sum_{k=1}^{2 \times 2} F_{2k} F_{2k} = 5^2 + 6^2 + 7^2 + 8^2 = 174$
$G_{23} = \sum_{k=1}^{2 \times 2} F_{2k} F_{3k} = 5 \times 9 + 6 \times 10 + 7 \times 11 + 8 \times 12 = 238$
$G_{33} = \sum_{k=1}^{2 \times 2} F_{3k} F_{3k} = 9^2 + 10^2 + 11^2 + 12^2 = 446$
因此，Gram矩阵 $G$ 为：
$\begin{bmatrix} 30 & 70 & 110 \\ 70 & 174 & 238 \\ 110 & 238 & 446 \end{bmatrix}$

5. 项目实战：代码实际案例和详细解释说明

5.1 开发环境搭建

操作系统：推荐使用Linux或Windows操作系统。
编程语言：Python 3.x
深度学习框架：PyTorch
开发工具：Jupyter Notebook或PyCharm

5.2 源代码详细实现和代码解读

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torchvision import datasets, transforms

# 数据预处理
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((32, 32)),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))
])

# 加载数据集
train_dataset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=True,
                                 download=True, transform=transform)
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=32,
                                           shuffle=True)

# 定义生成器网络
class Generator(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Generator, self).__init__()
        self.main = nn.Sequential(
            nn.ConvTranspose2d(100, 256, 4, 1, 0, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(256),
            nn.ReLU(True),
            nn.ConvTranspose2d(256, 128, 4, 2, 1, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(128),
            nn.ReLU(True),
            nn.ConvTranspose2d(128, 64, 4, 2, 1, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(64),
            nn.ReLU(True),
            nn.ConvTranspose2d(64, 3, 4, 2, 1, bias=False),
            nn.Tanh()
        )

    def forward(self, input):
        return self.main(input)

# 定义判别器网络
class Discriminator(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Discriminator, self).__init__()
        self.main = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(3, 64, 4, 2, 1, bias=False),
            nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True),
            nn.Conv2d(64, 128, 4, 2, 1, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(128),
            nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True),
            nn.Conv2d(128, 256, 4, 2, 1, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(256),
            nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True),
            nn.Conv2d(256, 1, 4, 1, 0, bias=False),
            nn.Sigmoid()
        )

    def forward(self, input):
        return self.main(input)

# 初始化生成器和判别器
generator = Generator()
discriminator = Discriminator()

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.BCELoss()
optimizer_G = optim.Adam(generator.parameters(), lr=0.0002)
optimizer_D = optim.Adam(discriminator.parameters(), lr=0.0002)

# 训练模型
num_epochs = 10
for epoch in range(num_epochs):
    for i, (real_images, _) in enumerate(train_loader):
        # 训练判别器
        optimizer_D.zero_grad()
        real_labels = torch.ones(real_images.size(0), 1)
        real_output = discriminator(real_images)
        d_real_loss = criterion(real_output, real_labels)

        noise = torch.randn(real_images.size(0), 100, 1, 1)
        fake_images = generator(noise)
        fake_labels = torch.zeros(real_images.size(0), 1)
        fake_output = discriminator(fake_images.detach())
        d_fake_loss = criterion(fake_output, fake_labels)

        d_loss = d_real_loss + d_fake_loss
        d_loss.backward()
        optimizer_D.step()

        # 训练生成器
        optimizer_G.zero_grad()
        fake_output = discriminator(fake_images)
        g_loss = criterion(fake_output, real_labels)
        g_loss.backward()
        optimizer_G.step()

    print(f'Epoch [{epoch+1}/{num_epochs}], D_loss: {d_loss.item():.4f}, G_loss: {g_loss.item():.4f}')

# 生成作品
noise = torch.randn(1, 100, 1, 1)
generated_image = generator(noise)

5.3 代码解读与分析

数据预处理：使用transforms.Compose对图像数据进行预处理，包括调整大小、转换为张量和归一化。
数据集加载：使用torchvision.datasets.CIFAR10加载CIFAR-10数据集，并使用torch.utils.data.DataLoader进行数据加载。
生成器网络：使用nn.ConvTranspose2d和nn.BatchNorm2d构建生成器网络，将随机噪声输入转换为图像。
判别器网络：使用nn.Conv2d和nn.BatchNorm2d构建判别器网络，判断输入的图像是真实的还是生成的。
损失函数和优化器：使用二元交叉熵损失函数nn.BCELoss和Adam优化器optim.Adam进行模型训练。
训练过程：交替训练判别器和生成器，通过对抗训练提高生成器的生成能力和判别器的判别能力。
生成作品：在训练完成后，使用生成器生成一张图像。

6. 实际应用场景

艺术创作

跨模态艺术风格迁移可以为艺术家提供新的创作思路和工具。艺术家可以将不同艺术风格的图像风格迁移到音乐作品中，创造出具有独特视听效果的艺术作品；也可以将音乐的情感风格迁移到绘画作品中，使绘画更具表现力。

影视制作

在影视制作中，跨模态艺术风格迁移可以用于特效制作、场景设计等方面。例如，将科幻电影的视觉风格迁移到现实场景的视频中，营造出科幻氛围；将古典音乐的风格迁移到电影配乐中，增强影片的情感表达。

广告营销

广告营销中，跨模态艺术风格迁移可以帮助企业创造出更具吸引力的广告作品。例如，将时尚杂志的视觉风格迁移到产品广告视频中，提升广告的时尚感和品质感；将热门歌曲的风格迁移到广告背景音乐中，增加广告的传播力。

文化遗产保护

对于文化遗产的保护和传承，跨模态艺术风格迁移可以发挥重要作用。例如，将古代绘画的风格迁移到现代数字文物展示中，让观众更直观地感受古代文化的魅力；将传统音乐的风格迁移到文化遗产宣传片中，增强宣传片的文化内涵。

7. 工具和资源推荐

7.1 学习资源推荐

7.1.1 书籍推荐

《深度学习》（Deep Learning）：由Ian Goodfellow、Yoshua Bengio和Aaron Courville合著，是深度学习领域的经典教材，涵盖了深度学习的基本概念、算法和应用。
《Python深度学习》（Deep Learning with Python）：由Francois Chollet著，介绍了使用Python和Keras进行深度学习的实践方法，适合初学者入门。
《人工智能：一种现代的方法》（Artificial Intelligence: A Modern Approach）：由Stuart Russell和Peter Norvig合著，是人工智能领域的权威教材，涵盖了人工智能的各个方面。

7.1.2 在线课程

Coursera上的“深度学习专项课程”（Deep Learning Specialization）：由Andrew Ng教授授课，包括神经网络和深度学习、改善深层神经网络、结构化机器学习项目、卷积神经网络和序列模型等五个课程。
edX上的“人工智能基础”（Introduction to Artificial Intelligence）：由麻省理工学院（MIT）提供，介绍了人工智能的基本概念、算法和应用。
中国大学MOOC上的“深度学习实战”（Deep Learning Practice）：由北京大学提供，通过实际案例介绍了深度学习的应用和实践方法。

7.1.3 技术博客和网站

Medium：一个技术博客平台，有许多关于人工智能、深度学习的优秀文章。
arXiv：一个预印本平台，提供了大量的学术论文，涵盖了人工智能、机器学习等领域的最新研究成果。
机器之心：一个专注于人工智能领域的科技媒体，提供了人工智能的最新技术、应用案例和行业动态。

7.2 开发工具框架推荐

7.2.1 IDE和编辑器

PyCharm：一个专门为Python开发设计的集成开发环境（IDE），提供了代码编辑、调试、版本控制等功能。
Jupyter Notebook：一个交互式的开发环境，适合进行数据探索、模型训练和可视化。
Visual Studio Code：一个轻量级的代码编辑器，支持多种编程语言，有丰富的插件可以扩展功能。

7.2.2 调试和性能分析工具

TensorBoard：一个用于可视化深度学习模型训练过程的工具，可以查看模型的损失曲线、准确率等指标。
PyTorch Profiler：PyTorch提供的性能分析工具，可以帮助开发者找出代码中的性能瓶颈。
NVIDIA Nsight Systems：一个用于GPU性能分析的工具，可以分析GPU的使用情况和性能指标。

7.2.3 相关框架和库

PyTorch：一个开源的深度学习框架，提供了丰富的神经网络层和优化算法，易于使用和扩展。
TensorFlow：一个广泛使用的深度学习框架，提供了分布式训练、模型部署等功能。
Keras：一个高级神经网络API，基于TensorFlow、Theano等后端，简化了深度学习模型的构建和训练过程。

7.3 相关论文著作推荐

7.3.1 经典论文

“Generative Adversarial Nets”：由Ian Goodfellow等人发表，介绍了生成对抗网络（GAN）的基本原理和算法。
“A Neural Algorithm of Artistic Style”：由Leon A. Gatys等人发表，提出了基于卷积神经网络的艺术风格迁移算法。
“Neural Style Transfer: A Review”：对神经风格迁移的相关研究进行了综述，介绍了不同的风格迁移算法和应用。

7.3.2 最新研究成果

关注顶级学术会议（如NeurIPS、ICML、CVPR等）上的相关论文，了解跨模态艺术风格迁移领域的最新研究进展。
关注知名学术期刊（如Journal of Artificial Intelligence Research、Artificial Intelligence等）上的相关文章，获取最新的研究成果。

7.3.3 应用案例分析

查看相关的技术博客和网站，了解跨模态艺术风格迁移在实际应用中的案例和经验分享。
参考一些开源项目，学习他人的实现方法和技巧。

8. 总结：未来发展趋势与挑战

未来发展趋势

多模态融合：未来的跨模态艺术风格迁移将不仅仅局限于两种模态之间的风格迁移，而是实现多种模态（如视觉、听觉、触觉等）的融合，创造出更加丰富和多样化的艺术作品。
个性化创作：随着人工智能技术的发展，跨模态艺术风格迁移将能够根据用户的个性化需求和偏好，生成具有独特风格的艺术作品，满足不同用户的创作需求。
实时交互：实现跨模态艺术风格迁移的实时交互，让用户能够在创作过程中实时调整风格和参数，提高创作的效率和趣味性。

挑战

创造性评估：如何准确评估生成作品的创造性是一个挑战。目前还缺乏统一的评估标准和方法，需要进一步研究和探索。
数据质量和多样性：跨模态艺术风格迁移需要大量的高质量、多样化的数据作为支撑。然而，数据的收集和标注是一项艰巨的任务，需要解决数据质量和多样性的问题。
计算资源需求：跨模态艺术风格迁移通常需要大量的计算资源，尤其是在处理高分辨率数据和复杂模型时。如何降低计算资源需求，提高算法的效率是一个亟待解决的问题。

9. 附录：常见问题与解答

问题1：跨模态艺术风格迁移和普通的风格迁移有什么区别？

解答：普通的风格迁移通常是在同一模态（如视觉图像）内进行风格的转换，而跨模态艺术风格迁移是将一种模态的风格迁移到另一种模态上，实现不同模态之间的风格融合。

问题2：如何提高生成作品的创造性？

解答：可以从以下几个方面提高生成作品的创造性：使用多样化的数据集进行训练，引入随机因素和噪声，采用多模型融合的方法，以及结合人类的创意和反馈进行优化。

问题3：跨模态艺术风格迁移需要哪些技术基础？

解答：需要具备深度学习、计算机视觉、音频处理等方面的技术基础，熟悉常用的深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow）和算法（如CNN、GAN）。

问题4：如何选择合适的损失函数？

解答：选择合适的损失函数需要根据具体的任务和目标来确定。在跨模态艺术风格迁移中，常用的损失函数包括生成器损失和判别器损失，可以根据实际情况进行调整和优化。

10. 扩展阅读 & 参考资料

扩展阅读

《艺术与人工智能》：探讨了人工智能在艺术领域的应用和发展，为跨模态艺术风格迁移提供了更广阔的视角。
《跨媒体艺术理论与实践》：介绍了跨媒体艺术的基本概念、理论和实践方法，对跨模态艺术风格迁移有一定的启示作用。

参考资料

Goodfellow, I. J., et al. “Generative adversarial nets.” Advances in neural information processing systems. 2014.
Gatys, L. A., Ecker, A. S., & Bethge, M. “A neural algorithm of artistic style.” arXiv preprint arXiv:1508.06576 (2015).
Li, C., & Wand, M. “Combining markov random fields and convolutional neural networks for image synthesis.” Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. 2016.