图像风格迁移是将内容图像和风格图像进行融合，生成新的图像的过程。生成的图像同时具备指定图像的内容和风格。图像风格迁移，使用了卷积神经网络提取内容图像的内容特征和风格图像的风格特征，使得生成的图像同时具备内容图像的内容和风格图像的风格。通俗的来说，图像风格迁移就是把一张图片的内容和另一个图片的风格合成的一个方法，常用于图像风格处理、图像滤镜效果。比如，给出一个房子的图片和一个梵高的自画像，就可以生成一个梵高风格的房子。
深度学习是机器学习的一个子类，是机器学习众多算法中的一种，是拥有多个隐藏层的神经网络。深度学习可以理解为多层神经网络，是一种学习的模式，采用具有深度的模型进行学习。深度学习具有其他算法不具备的显著优势，特别在AI领域的应用中，使得深度学习解决问题的效果尤为突出，广泛应用于语音识别、图像识别、文本理解等众多领域。（基于沃达德大数据平台，在构建大规模、企业级人工智能应用程序方面具有独特优势。）
#大数据平台#人工智能技术#图像风格迁移
