图像风格迁移是指从一组内容图像中提取出图像语义内容、从一组风格图像中提取出风格,然后将图像语义内容和风格相结合,形成风格化图像的过程。图像风格迁移具有一定的商业价值,目前市面上有很多关于图像风格迁移的商业应用。此外,对于图像风格迁移的研究有助于解决其他问题,已有研究人员通过图像风格迁移的方法实现了图像去雾、图像修复和图像超分辨率等。图像风格迁移最开始是通过非真实感渲染的方法和纹理合成的方法实现的,但由于上述两种方法通常仅使用了一幅风格图像的低级特征（例如纹理信息和几何信息等）,它们难以扩展到其他风格,并且风格化效果也不是很理想。得益于深度学习和卷积神经网络的发展,基于卷积神经网络的神经风格迁移方法通过卷积神经网络来提取图像的低级特征和高级特征,能够生成令人惊艳的风格化图像。但是,神经风格迁移方法存在风格化速度缓慢、难以扩展等问题。生成对抗网络（Generative Adversarial Networks,简称GAN）是近几年计算机视觉领域的研究热点。GAN能生成以假乱真的图像,在图像生成、图像超分辨率、图像复原等计算机视觉任务上取得了令人印象深刻的结果。最近,大量研究通过GAN来实现图像风格迁移,特别是无监督图像风格迁移。目前,基于GAN的无监督图像风格迁移大多是通过Cycle-Consistent Adversarial Networks（Cycle GAN）的循环一致的思想来实现的,这些方法存在一些不足之处。首先,Cycle GAN冗余的网络结构导致此类方法占用大量的存储空间、训练缓慢并且训练不稳定。其次,Cycle GAN循环一致的思想间接的约束内容图像的语义内容,导致过度风格化的问题。此外,还存在一些通过神经风格迁移的方法实现的基于GAN的无监督图像风格迁移。在实验中笔者发现,通过神经风格迁移的方法来保留内容图像的语义内容往往会产生风格化较弱的现象。这是因为该类方法使用的Visual Geometry Group（VGG19）具有较强的特征提取能力,对于内容图像的语义内容约束过强,导致了风格化较弱的问题。针对上述Cycle GAN类的方法存在的问题,本文提出了一种基于卡通损失的生成对抗网络（Cartoon Loss GAN）用于卡通化,它通过模仿先绘制草图后着色的卡通创作过程来生成生动的卡通风格图像。本文提出的卡通损失函数可以通过模仿绘制草图的过程来学习卡通图像平滑的表面,通过模仿着色的过程来学习卡通图像的颜色。本文通过重用判别器的编码器部分构建一个紧凑的基于GAN的卡通化体系结构。本文提出了一种初始化策略,用于重用判别器的场景,使本文提出的Cartoon Loss GAN的训练更容易、更稳定。大量的实验结果表明,本文提出的Cartoon Loss GAN可以生成生动的卡通风格图像,并且优于四种代表性方法。消融实验证明了本文提出的卡通损失函数的有效性和合理性。针对上述神经风格迁移类方法存在的问题,本文提出了一种基于过程独立生成对抗网络的无监督图像风格迁移方法。本文对神经风格迁移类方法保留输入现实场景图像的语义内容的方式进行了改进,本文的改进可以克服该类方法风格化不明显的问题,生成令人印象深刻的风格化图像。此外,本文提出了一种基于过程独立生成对抗网络的无监督图像风格迁移模型,将图像风格迁移分为了编码、风格化和解码三个独立的过程。这种过程独立生成对抗网络具有良好的可解释性和可控性。大量的实验结果表明,本文提出的方法可以生成生动的卡通风格图像,并且优于四种代表性方法以及笔者在第3章提出的Cartoon Loss GAN。消融实验证明了本文提出的方法的有效性和合理性。