論文泛讀2：基於Adjustable Parameters的Style Transfer
1. Adjustable Real-Time Style Transfer (ICLR 2018) 針對什麼問題 本文指出基於現有風格遷移算法訓練得到的模型，只能生成固定內容結構及風格模式的Stylized Images(風格化圖)。此外，選取不同的風格圖作爲輸入，總是得調整損失函數中每一層卷積特徵的權重 w w w，一旦使用者對生成的結果不滿意，就要重新訓練該模型。 提出什麼方法 本文
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