神经风格迁移的评估：综述
本文探讨了应用神经风格转移技术在制作中的使用，将其应用于绘画艺术风格转换至电影《Come Swim》关键场景中，并提出了一种映射广泛参数空间到一组关键创意控件的方法。
Jan, 2017
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
我们提出了MetaStyle方法，将神经风格迁移公式化为双层优化问题，并结合学习和后处理更新步骤，使其适应快速逼近模型，从而实现高质量的任意艺术风格转移，并在速度，灵活性和质量之间取得了良好的平衡。
Dec, 2018
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
研究如何通过定量评估程序改进样式转移，在使用 Effectiveness (E) 和 Coherence (C) 统计方法进行比较一些 Neural Style Transfer(NST) 方法的相对性能时发现了几个有趣的属性以及样式权重在改善 EC 分数方面影响较小。
Oct, 2019
本文研究神经风格转换中不平衡风格转移的问题，提出了一种解决方案，通过提出新的Loss function在理论分析和实验结果中证明其有效性，提高风格欺骗率和人类评估的偏好度。
Apr, 2021
本文提出了一种新的神经样式转换模型，它是基于无需相关风格图像，可用于任何内容和风格的输入形成语义准确的生成图像，规避了全模型训练的烦恼，并通过单向 GAN 模型的确保循环一致性的结构，实现了更高效的训练和验证阶段以及更小的模型尺寸。
Feb, 2023
神经风格迁移（NST）是将神经技术应用于修改内容图像的艺术外观以匹配参考样式图像的研究领域。我们提出使用基于扩散模型的新类模型来执行风格迁移并实现可变形式的风格迁移，展示了如何在推理时利用这些模型的先验知识，探索了该领域新方向的研究成果。
Jul, 2023
将深度感知的神经风格迁移嵌入到三维渲染管线中作为游戏后期处理特效，通过定性和定量实验验证了提出的游戏内风格化框架在艺术风格化游戏场景中实现了时序一致的结果，优于最先进的图像和视频神经风格迁移方法。
Nov, 2023