neural style transfer is a striking, recently-developed technique that uses
neural networks to artistically redraw an image in the style of a source style
image. This paper explores the use of this technique in a
用现代人工智能技术进行数字艺术的新方法是通过神经网络的表现力在图像、视频和 3D 数据中进行样式转换,本文探讨了神经样式化在 3D 数据方面的最新进展,包括场景表示、指导数据、优化策略和输出样式等多个重要设计选择,并通过对 2D 图像神经样式化的背景进行回顾,详细讨论了近期的 3D 数据神经样式化方法,并提供了一个艺术样式化方法的小型基准测试,最后根据调研结果讨论了神经样式化的挑战、未来研究和潜在应用和影响。