<hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Neural Style Transfer.</hi> Wie kodieren CNNs nun Stil? Leon Gatys, Alexander Ecker und Matthias Bethge haben die Methode des Style Transfer entwickelt, in der sie zeigen, dass Stil und Inhalt eines Bildes in CNNs zu einem gewissen Grad unabhängig voneinander repräsentiert werden. Am Beispiel des VGG-Netzwerkes (Simonyan and Ziisserman 2014) demonstrieren Gatys et al., dass stilistische Elemente auf niedrigeren Schichten und Bildinhalte auf höheren Schichten des Netzwerks kodiert werden. Der Stil eines Bildes A lässt sich deshalb prinzipiell auf den Inhalt eines Bildes B übertragen. Neuere Arbeiten haben diesen <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Style Transfer</hi> weiter optimiert (Sanakoyeu et al. 2018). Interessanterweise ist Stil in diesen Arbeiten von gegenständlichen und auch abstrakten Gemälden extrahiert worden, obwohl das zugrundeliegende VGG für die Klassifikation von Fotos vortrainiert war. Die gelernten Filter sind offensichtlich hinreichend generisch, um derartigen Transfer zu ermöglichen.