摘要
图像风格转换，旨在将一幅图像的艺术风格迁移到另一幅图像的内容上，近年来在计算机视觉和艺术创作领域受到了广泛关注。
而卷积神经网络(CNN)凭借其强大的特征提取能力，为图像风格转换提供了新的技术思路和方法。
本文首先概述了图像风格转换的概念和意义，以及CNN的基本原理。
接着，对基于CNN的图像风格转换技术发展历程进行梳理，并重点探讨了基于自编码器、生成对抗网络、快速风格迁移等主流方法。
此外，本文还分析了不同方法的优缺点和适用场景。
最后，对未来图像风格转换技术的发展趋势进行了展望，并指出该领域尚待解决的问题和挑战。
关键词：图像风格转换；卷积神经网络；深度学习；自编码器；生成对抗网络
图像风格转换是一种计算机视觉技术，它允许将一幅图像的艺术风格迁移到另一幅图像的内容上，同时保留原始图像的内容结构。
这项技术近年来发展迅速，并在艺术创作、照片编辑、视频制作等领域展现出巨大的应用潜力。
传统的图像风格转换方法通常依赖于手工设计的特征和复杂的图像处理算法，难以捕捉到图像中复杂的风格特征，且转换效果有限。
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