风格迁移（Style Transfer）是一种基于深度学习的人工智能技术，它通过神经网络模型将参考图像的视觉风格（如色彩分布、纹理笔触）转移到目标图像的内容（如场景结构、物体形状）上，从而生成融合两者特点的艺术化新图像。这一过程的核心在于分离和重组图像的内容与风格特征，通常利用卷积神经网络提取高层抽象表示，实现高效且逼真的风格转换。
在AI产品开发的实际落地中，风格迁移技术广泛应用于创意工具和用户体验优化领域，例如照片编辑软件中的艺术滤镜、社交媒体应用的实时风格转换功能以及数字内容创作平台。这些应用不仅降低了艺术创作门槛，提升了用户参与度，还推动了娱乐、广告等行业的创新；随着技术发展，风格迁移正扩展到视频处理、3D模型渲染等场景，展现出广阔的商业潜力。
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