【译】一种有关艺术风格迁移的神经网络算法
在艺术领域， 尤其是绘画创作上， 人们已经掌握了一种可以创造独一无二视觉体验的能力， 那就是通过将一张图片的内容和风格之间构成某种复杂的关系。 到目前为止， 该过程的算法基础是未知的， 并且不存在具有类似能力的人工系统。 然而， 受到一种名为深度神经网络的视觉模型的启发， 在视觉感知的其他关键领域， 例如物体和人脸识别， 仿生学的效果已经可以接近人类的表现。 这里我们将会介绍一个基于深度神经网络的人工系统， 它可以生成具有高感知品质的艺术图片。 该系统使用神经表示来分离和重组任意图像的内容和风格， 提供了一种创建艺术图像的神经算法。 而且, 按照要去表现最优的人工神经网络和生物视觉中找到相同. 我们的工作提供了人类是怎样创作和认知艺术图像的算法理解。 此外， 鉴于性能优化的人工神经网络与生物视觉之间惊人的相似性， 我们的工作为算法理解人类如何创造和感知艺术形象提供了一条前进的道路。 处理图像任务最有效的深度神经网络是卷积神经网络。 卷积神经网络由小型计算单元层组成， 以前馈方式分层处理视觉信息（图 1）。 每层单元可以理解为图像过滤器的集合（a collection of image filters）， 每个图像过滤器从输入图像中提取特定特征。 因此， 一个给定层的输出包括所谓的特征映射（feature maps）： 它们是对输入的图像进行不同类型的过滤得到的。 当卷积神经网络被训练用于物体识别时， 会生成一个图像的表征(representations) ， 随着处理层级的上升， 物体的信息越来越明确。 因此， 随着神经网络中的层级一级一级地被处理， 输入的图像会被转换成一种表征， 与图片的像素细节相比， 这种表征会越来越关注图片的实际内容。 通过对某一层的提取出来的 feaure map 的重塑， 我们可以直接看到该层包含的图片信息。 层级越高， 那么获取的图像中物体内容就越高质量， 并且没有确切的像素值的约束（层级越高， 像素丢失越多）。 相反， 在低层级中重塑的话， 其实像素丢失地很少。 所以我们参考的是神经网络高层的特征， 用它来作为图片内容的表征。 为了获取输入图像的风格表征， 我们用一个特征空间去捕获纹理的信息。 这个特征空间建立在每层神经网络的过滤响应之上（也就是上面提到的 feature map)。 在 feature map 的空间范围上(也就是同一层上的 feature map)， 过滤响应各有不同（feature map 关注的特征不同）， 而这个特征空间就是由这些差异构成。 通过对每一层 featute map 两两求相关性， 我们会获得一个静态的， 多尺度的图像表征， 这也就捕获到了图像的纹理信息， 但这纹理信息并非全局的。...
