一、选题背景 艺术风格是什么？每个人都有每个人的见解，有些东西大概艺术界也没明确的定义。

如何要把一个图像的风格变成另一种风格更是难以定义的问题。

对于程序员，特别是对于机器学习方面的程序员来说，这种模糊的定义简直就是噩梦。

到底怎么把一个说都说不清的东西变成一个可执行的程序，是困扰了很多图像风格迁移方面的研究者的问题。

风格迁移（Style Transfer）是深度学习众多应用中非常有趣的一种，我们可以使用这种方法把一张图片的风格”迁移”到另一张图片上。

然而，原始的风格迁移（点击查看论文）的速度是非常慢的。

在GPU上，生成一张图片都需要10分钟左右，而如果只使用CPU而不使用GPU运行程序，甚至需要几个小时。

这个时间还会随着图片尺寸的增大而迅速增大。

这其中的原因在于，在原始的风格迁移过程中，把生成图片的过程当做一个”训练”的过程。

每生成一张图片，都相当于要训练一次模型，这中间可能会迭代几百几千次。