神经网络对艺术世界并不陌生。 这些网络用于诸如拉尔夫·贝克的作品，雷克恩德·劳姆（计算空间
》。 （2神经网络本质上是模仿人脑的程序，当涉及到解决问题。换句话说，它是一个系统或网络，从错误中吸取教训。由DeepArt.io·盖蒂斯、亚历山大·埃克和马蒂亚斯·贝思格开发的数学算法使用神经网络的方式略有不同，它通过创建图像的样式化版本，而不是解决一个复杂的问题。他们的基于 Web 的应用程序是一个免费使用或”开源”程序，已训练不仅识别对象和纹理，而且识别绘画，绘画风格，和艺术家与这些风格。它充当照片的过滤器，这个过滤器基本上把你的照片变成著名艺术家风格的绘画。(3） 下图，德国图宾根的内卡前的照片 （A） 已转换为特纳风格的图像 （B），梵高 （C）， 和蒙奇 （D）。 据谷歌人工智能博客，”这项工作被认为是深度学习研究领域的突破，因为它提供了基于神经网络风格的传输的概念的第一个证明。（4）
DeepArt.io将照片上传到深层样式生成器，并上传您希望照片样式的绘画或其他作品的图像，可以创建作品。程序拍摄这两个图像，并重新创建其他图像样式的参考照片。(5）此算法被宣传为一种表现工具，供人们和艺术家创建和分享他们的数字绘画，而无需任何绘画技巧或艺术技能。(6）然而，人们能否认为这种印象派程序”作弊”？ 答案是肯定的，虽然这不过是比Photoshop更”作弊”。 这采用与 Photoshop 类似的编辑照片的方法，并且通过使用机器学习创建和编辑的开源程序将照片带向另一个级别。 这种算法代码已经在互联网上引起了一个深风格创作者社区，它符合社区艺术文化，但所有作品都是根据参与者的选择进行个性化的。(7）也许”艺术”在多个层面上运作：创建算法本身的艺术，以及将平凡的图像转变为另一种选择风格的艺术。
最后，如果您想自己创建一个链接，下面是以下链接：
https://deepdreamgenerator.com/
https://www.makeuseof.com/tag/create-neural-paintings-deepstyle-ubuntu/
来源：
1. 乔奇夫斯卡，佐菲亚。 “RechnenderRaum（计算空间）”。 艺术与电子媒体在线伴侣，2010年3月24日，artelectronicmedia.com/artwork/rechnender-raum-computing-space。
2. 斯梅丁克，1月。 “MEART – 共生鱼片。 艺术与电子媒体在线伴侣，2009年7月17日，artelectronicmedia.com/artwork/meart-symbioticas-fish-chips
3. 1. 法国人 阿斯兰 “艺术家如何使用神经网络来制作艺术。 ART + 营销， ART + 营销， 2017年3月7日， artplusmarketing.com/how-artists-can-use-neural-networks-to-make-art-714cdab53953
4. 文森特·杜穆林，乔纳森·施伦斯和曼朱纳特·库德鲁尔，谷歌大脑团队，”超级风格传输”，谷歌AI博客，2016年10月26日星期三
https://ai.googleblog.com/2016/10/supercharging-style-transfer.html
5. 盖蒂斯、莱昂等人。 “艺术风格的神经算法”。 愿景杂志，卷。 16， No. 12， 2016， p. 326.， doi：10.1167/16.12.326
6. 盖蒂斯、莱昂等人。 “关于。 成为数字艺术家，2017年，deepart.io/page/about/
7. 婴儿，安德烈。 “用深度风格和 Ubuntu 创建您自己的 “神经画” 。 MakeUseOf， MakeUseOf， 2015 年 9 月 16 日， www.makeuseof.com/tag/create-neural-paintings-deepstyle-ubuntu/