Изменения

Основная идея алгоритмов IOB-NST состоит в том, чтобы сначала смоделировать и извлечь информацию о стиле и содержимом контенте из соответствующих изображений стиля и содержимогоконтента, объединить их в качестве целевого представления, а затем итеративно восстановить стилизованный результат, который соответствует целевому представлению. В целом, разные  Разные алгоритмы IOB-NST используют одну и ту же технику IOB-IR, но отличаются тем, как они [[Neural_Style_Transfer#Visual Style Modelling | моделируют визуальный стиль]], который основан на категориях [[Neural_Style_Transfer#Visual Texture Modelling | методов визуального моделирования текстур]].

Согласно тому, что глубокая CNN способна извлекать содержимое контент изображения из произвольной фотографии и некоторую информацию о внешнем виде из картины, создается компонент контента вновь стилизованного изображения, штрафуя разницу в представлениях высокого уровня, полученных из контента и стилизованных изображений, и дополнительно формируется компонент стиля путем сопоставления сводной статистики стилей и стилизованных изображений на основе Грама из [[Neural_Style_Transfer#Visual Texture Modelling | метода моделирования текстур]].

где <math>\mathcal{L}_{C}</math> {{---}} потеря контента, сравнивает представление контента данного изображения и контента с изображением стилизованного изображения, а <math>\mathcal{L}_{S}</math> {{---}} потеря стиля, сравнивает представление стиля на основе Грама, полученной из изображения стиля, с стилизованным изображением стилизованного изображения. <math>\alpha</math> и <math>\beta</math> используются для баланса компонента контента и компонента стиля в стилизованном результате.

<math>\mathcal{L}_{C}</math> и <math>\mathcal{L}_{S}</math> дифференцируемы. Таким образом, при случайном шуме в качестве начального <math>I</math>, это уравнение можно минимизировать, используя градиентный спуск с обратным распространением в пространстве изображения с обратным распространением.