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• 在艺术领域，尤其是绘画，艺术家们通过创造不同的内容与风格，并相互交融影响来创立独立的视觉体验。如果给定两张图像，现在的技术手段，完全有能力让计算机识别出图像具体内容。而风格是一种很抽象的东西，在计算机的眼中，当然就是一些pixel，但人眼就能很有效地的辨别出不同画家不同的style，是否有一些更复杂的feature来构成，最开始学习DeepLearning的paper时，多层网络的实质其实就是找出更复杂、更内在的features，所以图像的style理论上可以通过多层网络来提取里面可能一些有意思的东西。而这篇文章就是利用卷积神经网络（利用pretrain的Pre-trained VGG network model）来分别做Content、Style的reconstruction，在合成时考虑content loss 与style loss的最小化（其实还包括去噪变化的的loss），这样合成出来的图像会保证在content 和style的重构上更准确。