神经风格迁移利用深度神经网络提取并结合两幅图像的内容和风格。

通常使用预训练的卷积神经网络（CNN），该网络在不同层次上表示不同特征，如结构（内容）和纹理（风格）。

源图像的内容和目标图像的风格通过损失函数分别评估，例如内容损失和风格损失。

通过迭代优化生成一幅新图像，将源图像的内容与目标图像的风格融合。

该技术应用于艺术、图像处理和创意人工智能领域。