Аннотация:Рисование является одним из видов искусства. Перерисовывание изображения в определенном стиле требует мастерства художника и человеческих ресурсов. В последнее
время широкое распространение в различных задачах получили сверточные нейронные сети. Одним из их приложений является нейросетевой автоматический перенос стиля изображений. Алгоритм позволяет создавать новые изображения, совмещающие содержание фотографии со стилем работ известных художников. Основной идеей данного подхода является то, что признаки, полученные с помощью сверточной нейронной сети, можно использовать для выделения содержательной и стилевой составляющих изображения. Было показано, что процесс стилизации можно рассматривать как выравнивание двух распределений. В данной работе сравниваются различные меры сходства распределений в качестве функции потерь для алгоритма переноса стиля. Для этого вводится численный критерий качества переноса стиля, основанный на метрике сходства двух распределений.
В разделе 2 показывается, как процесс перенос стиля изображения можно свести к задаче оптимизации. В разделе 3 описан существующий подход к переносу стиля с использованием сверточных нейронных сетей. Раздел 4 посвящен различным способам задания функции потерь. Описание предлагаемого критерия качества стилизации и сравнение функций потерь содержатся в разделе 5.