在美术领域，尤其是绘画领域，人类已经掌握了通过图像内容和风格之间复杂的相互作用来创造独特视觉体验的技能。到目前为止，这个过程的算法基础是未知的，也没有人工系统具有类似的能力。然而,在其他关键领域，比如视觉目标检测和人脸识别，在人类最近的表现证明了一类生物视觉模型称为深度神经网络，受此启发，我们引入一个人工系统基于深层神经网络创造高质量艺术。该系统使用神经网络表示来分离和重组任意图像的内容和风格，为创建艺术图像提供了神经算法。此外，鉴于性能优化的人工神经网络和生物视觉之间惊人的相似性，我们的工作为人类如何创造和感知艺术图像的算法理解提供了一条道路。
A是原图，每个图的左下角是风格图，B-F是A图融合风格后的效果。
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本文标题：人工智能艺术论文解读1
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