Le transfert de style neuronal utilise des réseaux neuronaux profonds pour extraire et combiner le contenu et les styles de deux images.
On utilise typiquement un réseau de neurones convolutionnel (CNN) pré-entraîné, qui représente différentes caractéristiques telles que la structure (contenu) et la texture (style) à différents niveaux.
Le contenu d'une image source et le style d'une image cible sont évalués séparément par des fonctions de perte, par exemple la perte de contenu et la perte de style.
Par optimisation itérative, une nouvelle image est générée, qui combine le contenu de l'image source avec le style de l'image cible.
Cette technique est utilisée dans l'art, la retouche d'image et l'IA créative.