有条件的对抗神经艺术风格转移
本文概述了当前神经风格转移研究的进展，提供了当前算法的分类方法及几种评估方法，对不同 NST 算法进行了定性和定量比较，最后讨论了 NST 的多种应用和未来研究的开放问题。
May, 2017
本文介绍了一种利用Residual U-net和AC-GAN将绘画风格应用于黑白漫画草图的自动快速实现方法。实验结果显示，该方法不仅在艺术风格的质量上表现出色，而且在上色方面也能取得非常好的效果。
Jun, 2017
我们提出了一个快速前馈网络，使用深度特征和纹理统计来表示内容和风格，并使用对抗网络来规范画风生成，包括条件生成器和条件鉴别器，并使用遮罩模块来空间控制风格化级别和稳定对抗训练，在定性和定量实验中与相关工作进行比较。
May, 2018
本文提出了一种名为Gated GAN的多样式图像合成模型，该模型结合了编码器，门控变换器和解码器三个部分，可以实现在一个模型中转换多种样式的输入图像，同时通过辅助分类器识别样式类别，以稳定训练并提高合成图像质量。
Apr, 2019
本文介绍了一种基于神经风格迁移的模型，可以生成带有一定风格的高质量图片，无需预先训练的网络。该模型利用一个新的双阶段同行正则化层在潜在空间中重新组合风格和内容，构建了一个自定义图卷积层，提出了一组直接在潜在空间中操作的循环损失，从而实现了端到端的训练，并且在实验中得到了良好的效果。
Jun, 2019
本研究提出使用领域特定映射来重新映射共享内容空间中的潜在特征到特定内容空间，以提高图像的编码质量和风格传递的效果。实验证明，与以往的图像风格转换方法相比，所提出的方法在需要图像间语义对应的复杂场景中表现得更好。
Aug, 2020
本文介绍了一种基于生成对抗网络的多条件控制方法，通过对大量人类绘画进行训练，生成模拟人类艺术的逼真画作，提供了对生成画作的特征进行精细控制，针对多条件生成，引入了条件截断技巧，并使用一系列评估技术对生成结果进行定量分析。
Feb, 2022
该论文综述了一种使用卷积神经网络（CNN）进行风格转换的新技术，通过利用CNN学习的深层图像表征，实现了分离和操作图像内容和风格的能力，从而合成了以和谐方式结合内容和风格的高质量图像。
Oct, 2023
使用本文提出的局部自适应对抗色彩攻击（LAACA）方法，通过攻击神经风格迁移技术（NST），可以对图像进行不可察觉的扰动，从而保护视觉艺术品的原创性。
Jan, 2024
提出了一种名为LSAST的新型基于预训练扩散的艺术风格转换方法，能够生成高度逼真的艺术化风格图像，并在保留输入图像的内容结构方面表现出较好的效果，而不引入明显的伪影和不协调的风格图案。
Apr, 2024