Стилизация изображения нейросетями

[LexiBender]

Добрый день!
Как известно, для работы напрямую с изображением (а не с его представлением в виде признаков) естественным образом подходит сверточная архитектура сетей (CNN). В интернете чаще всего пишут про задачу классификации изображений: обычно после нескольких чередующихся слоев свертки и пулинга лежит "обычный" полносвязный слой нейронов, который по признакам, каким-то образом полученным предыдущими сверточными слоями, относит изображение к одному из заданных классов.

Но что делать, если на выходе мы желаем иметь не номер класса, а целое изображение? (Не знаю, как называется такой класс задач) Например, как в приложении Prisma – юзер загружает фото, а программа меняет его стилистику.

Вопрос: в какую сторону копать, чтобы познакомиться с сетями, сопоставляющим исходному изображению измененное изображение?

[mihaild]

Ключевые слова: style transfer.
Оригинальная статья https://arxiv.org/abs/1508.06576
Обзор (май 2017): https://arxiv.org/abs/1705.04058

[LexiBender]

mihaild в сообщении #1248034 писал(а):

Ключевые слова: style transfer.
Оригинальная статья https://arxiv.org/abs/1508.06576
Обзор (май 2017): https://arxiv.org/abs/1705.04058

Спасибо!