本文介绍了多种风格转换技术，包括基于多样性的风格转换、区域语义的多样式迁移框架和基于领域感知的样式迁移网络。这些方法通过特征聚类、语义匹配和创新的网络架构，提高了风格转换的灵活性和效果，解决了内容保留与样式一致性的问题。最新的StyleMamba框架利用文本提示实现高效的图像风格转换，优化了处理速度和风格化性能。

本文提出了一种滤镜风格转移（FST）技术，解决了传统方法在移动设备上应用自定义滤镜的速度问题。FST能够在不到2毫秒内处理FHD图像。研究还探讨了样式迁移在数据增强中的应用，提升低资源环境下的训练数据多样性。实验结果表明，该方法在多个领域显著改善了效果，具有广泛的应用潜力。