将FSMR正则化方法应用到图像风格迁移中，比较合适的图像风格迁移算法是哪个

将FSMR正则化方法应用于图像风格迁移算法，需要考虑到两个方面：一是算法本身是否具有稳定性，二是是否能较好地保持图像的细节和纹理信息。目前，比较适合将FSMR正则化方法应用于图像风格迁移的算法是基于卷积神经网络的风格迁移算法，如Neural Style Transfer (NST) 和其变种算法。

NST算法基于深度卷积神经网络，通过最小化内容图像与风格图像之间的特征差异，以及同时最大化生成图像与风格图像之间的语义相似性，来实现图像风格迁移。在此基础上，可以通过引入FSMR正则化方法来增加算法的稳定性，避免生成图像出现过度飘逸的情况，并且保持图像细节和纹理信息。

因此，基于卷积神经网络的风格迁移算法，如NST和其变种算法，是比较合适将FSMR正则化方法应用于图像风格迁移的算法。