图像风格迁移（Image Style Transfer）是一种利用深度学习模型将两张图像的内容与风格相结合，生成一张新的图像的技术。它可以将一张图像的内容与另一张图像的艺术风格融合在一起，产生美学效果。本文将详细介绍图像风格迁移的理论基础，并通过Python与Keras实现一个简单的风格迁移算法。我们将重点讨论卷积神经网络（CNN）如何被用来提取内容和风格特征，并用梯度下降法优化生成图像的内容与风格平衡。文章中将包括大量的Python代码，详细的中文注释，以及风格迁移过程中使用的数学公式，帮助读者理解如何在