資料內(nèi)容：
1. 引言 (Introduction)
1.1 研究背景與意義 (Research Background and Significance)
1.1.1 圖像風(fēng)格遷移的基本概念與發(fā)展歷程
風(fēng)格遷移的定義：將一幅圖像的藝術(shù)風(fēng)格應(yīng)用到另一幅圖
像的內(nèi)容上
從傳統(tǒng)圖像處理到深度學(xué)習(xí)的演進
應(yīng)用場景：藝術(shù)創(chuàng)作、圖像編輯、虛擬現(xiàn)實、游戲開發(fā)等
1.1.2 傳統(tǒng)風(fēng)格遷移方法的局限性
計算復(fù)雜度高：基于優(yōu)化的方法（如 Gatys 等人的方法）
需要迭代優(yōu)化
內(nèi)容與風(fēng)格分離困難：難以精確控制內(nèi)容保留與風(fēng)格轉(zhuǎn)換
的平衡
缺乏實時性：難以應(yīng)用于實時處理場景
泛化能力有限：針對特定風(fēng)格需要重新訓(xùn)練
1.1.3 生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）在圖像生成任務(wù)中的突破性進展
GAN 的革命性貢獻：隱式學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分布
在圖像生成、超分辨率、圖像修復(fù)等任務(wù)中的成功應(yīng)用
GAN 在風(fēng)格遷移中的潛力與優(yōu)勢
1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀綜述 (Literature Review)
1.2.1 基于深度學(xué)習(xí)的風(fēng)格遷移早期工作
Gatys 等人的神經(jīng)風(fēng)格遷移（Neural Style Transfer,
2015）
基于 VGG 網(wǎng)絡(luò)的特征提取
優(yōu)化方法：迭代最小化內(nèi)容損失和風(fēng)格損失
局限性：計算時間長，無法實時處理
1.2.2 快速風(fēng)格遷移方法
Johnson 等人的前饋網(wǎng)絡(luò)方法（2016）
使用感知損失（Perceptual Loss）
實時風(fēng)格遷移的實現(xiàn)
任意風(fēng)格遷移（Arbitrary Style Transfer）
AdaIN（Adaptive Instance Normalization）
WCT（Whitening and Coloring Transform）
1.2.3 基于 GAN 的風(fēng)格遷移方法
Pix2Pix（2017）：成對圖像到圖像翻譯
CycleGAN（2017）：無監(jiān)督的跨域圖像轉(zhuǎn)換
循環(huán)一致性損失（Cycle Consistency Loss）
