图像风格迁移的国内外现状

图像风格迁移是一种利用深度学习技术将一张图像的风格转移到另一张图像上的技术。目前，国内外都有很多研究机构和公司在进行图像风格迁移的相关研究和应用。以下是一些国内外的现状：

国外：

1. Google DeepDream：Google DeepDream是Google Brain团队开发的一款基于卷积神经网络的图像风格迁移工具，可以将任意图像转换为梦幻般的艺术品或幻觉图像。

2. Neural Style Transfer：Neural Style Transfer是2015年由Gatys等人提出的一种图像风格迁移算法，通过将一张图像的内容和另一张图像的风格合并在一起，生成一张新的图像。

3. CycleGAN：CycleGAN是2017年由Jun-Yan Zhu等人提出的一种图像风格迁移算法，通过利用对抗性训练的方式，将一个域中的图像转换到另一个域中的图像，实现了图像的无监督风格迁移。

国内：

1. 华为Noah's Ark Lab：华为Noah's Ark Lab是华为公司的人工智能研究机构，他们在图像风格迁移方面也有一些研究成果。例如，他们提出了一种基于多尺度卷积神经网络的图像风格迁移算法，可以实现更高质量的风格迁移效果。

2. 北京大学：北京大学的研究团队也在图像风格迁移方面做了一些研究，他们提出了一种基于深度学习和草图的图像风格迁移算法，可以实现将草图转换为任意风格的图像。

3. 复旦大学：复旦大学的研究团队也在图像风格迁移方面做了一些研究，他们提出了一种基于生成对抗网络的图像风格迁移算法，可以实现更加自然的风格迁移效果。

总之，图像风格迁移是一个非常有趣和有应用前景的研究领域，国内外都有很多研究机构和公司在进行相关的研究和应用。