La transferencia de estilo neuronal utiliza redes neuronales profundas para extraer y combinar los contenidos y estilos de dos imágenes.
Normalmente se utiliza una red neuronal convolucional (CNN) preentrenada, que representa diferentes características en varias capas, como la estructura (contenido) y la textura (estilo).
El contenido de una imagen fuente y el estilo de una imagen objetivo se evalúan por separado mediante funciones de pérdida, por ejemplo, pérdida de contenido y pérdida de estilo.
A través de una optimización iterativa se genera una nueva imagen que une el contenido de la imagen fuente con el estilo de la imagen objetivo.
Esta técnica se aplica en el arte, la edición de imágenes y la inteligencia artificial creativa.