基于用户界面的图像风格迁移研究

高健鑫

（四川大学计算机学院，成都610065）

0 引言

随着信息化社会的快速发展，人们普遍利用移动应用获取他们想要的信息，那么如何向用户展示他们需要的信息显得非常重要，现在的App应用都是按照移动应用设计原则去设计界面，采用统一的布局方式、界面色彩搭配、组件搭配。但针对不同应用场景的移动应用采用统一的界面设计方式会导致用户的视觉疲劳，体验感下降。为了解决该问题，现有的方法是建立界面风格主题库来更改界面样式。通过对应用市场调查发现，目前应用市场主要采用主题更改、背景图片更改、字体更改的方法。但这三种方法都存在一些问题，主题更改的方式由于是基于界面样式库的实时更改会导致部分未在主题库的移动应用的风格转换失败，给界面整体美观造成影响，背景图片的更改方式只是对界面背景进行更改，并没有给予用户焕然一新的感觉，在字体更改方面存在着部分应用字体更改失败的情况，因此，为了解决以上问题，现有研究采用深度学习的方法进行风格转换，本文对近年来的图像风格迁移的研究方案进行归纳阐述，对采用深度学习的研究方法和实验效果进行综述。

1 基于深度学习的方法

1.1 基于前馈式卷积网络的风格迁移方法

作为图像风格迁移的创始人，Leon A.Gatys等人提出了一种基于卷积神经网络的方法进行图像风格迁移。通过Gatys的研究发现，传统艺术虽然通过图像的内容和风格之间复杂的相互作用创造独特的视觉体验功能，但其抽象的视觉效果会对视觉感知和图像识别造成影响。……