Jud*_*Raj 7 neural-network deep-learning conv-neural-network style-transfer generative-adversarial-network
我刚刚开始讨论这些主题。据我所知，风格迁移从一个图像中获取内容，从另一个图像中获取风格，以第二个的风格生成或重新创建第一个，而GAN基于训练集生成全新的图像。
但是我看到很多地方两者可以互换使用，比如这里的这篇博客和其他使用 GAN 实现风格迁移的地方，比如这里的这篇论文
GAN 和样式迁移是两种不同的东西，还是 GAN 是实现样式迁移的方法，还是它们都是做同一件事的不同东西？两者之间的界限究竟在哪里？
GAN 是一个神经网络架构
风格迁移是一种（一套）处理方法（可以简单到灰度或模糊）
所以关系是：
GAN可用于实现风格迁移。（和其他东西）为了使它更复杂（希望这可以使事情变得清晰），如果您认为特征向量是图像的一种风格，那么feature vector -> image转换就是一种风格转移:)
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