资料内容：
1. 引言 (Introduction)
1.1 研究背景与意义 (Research Background and Significance)
1.1.1 图像风格迁移的基本概念与发展历程
风格迁移的定义：将一幅图像的艺术风格应用到另一幅图
像的内容上
从传统图像处理到深度学习的演进
应用场景：艺术创作、图像编辑、虚拟现实、游戏开发等
1.1.2 传统风格迁移方法的局限性
计算复杂度高：基于优化的方法（如 Gatys 等人的方法）
需要迭代优化
内容与风格分离困难：难以精确控制内容保留与风格转换
的平衡
缺乏实时性：难以应用于实时处理场景
泛化能力有限：针对特定风格需要重新训练
1.1.3 生成对抗网络（GAN）在图像生成任务中的突破性进展
GAN 的革命性贡献：隐式学习数据分布
在图像生成、超分辨率、图像修复等任务中的成功应用
GAN 在风格迁移中的潜力与优势
1.2 国内外研究现状综述 (Literature Review)
1.2.1 基于深度学习的风格迁移早期工作
Gatys 等人的神经风格迁移（Neural Style Transfer,
2015）
基于 VGG 网络的特征提取
优化方法：迭代最小化内容损失和风格损失
局限性：计算时间长，无法实时处理
1.2.2 快速风格迁移方法
Johnson 等人的前馈网络方法（2016）
使用感知损失（Perceptual Loss）
实时风格迁移的实现
任意风格迁移（Arbitrary Style Transfer）
AdaIN（Adaptive Instance Normalization）
WCT（Whitening and Coloring Transform）
1.2.3 基于 GAN 的风格迁移方法
Pix2Pix（2017）：成对图像到图像翻译
CycleGAN（2017）：无监督的跨域图像转换
循环一致性损失（Cycle Consistency Loss）
