スタイル転送は、一つの画像や芸術スタイルの視覚的特徴を別のコンテンツに適用する技法で、画像の「何が写っているか」と「どう見えるか」を分離して再結合します。街角の写真をゴッホの筆致で描いたように見せたり、動画クリップを特定のフィルムストックのカラーパレットと質感に合わせて変換したりできます。中身のコンテンツは保ち、表面の視覚処理だけを差し替えます。

技法は、畳み込みニューラルネットでコンテンツとスタイルの表現を分離・再結合し、任意の芸術スタイルを写真に適用できるニューラルスタイル転送アルゴリズムに端を発します。現代のAI生成では、画像to画像生成・参照画像によるスタイル条件付け・特定の芸術スタイルへのLoRAファインチューニング・プロンプトによるスタイル指定など、スタイル転送の考え方がより広く使われています。これらのアプローチにより、生成コンテンツに一貫した視覚処理をかけたり、既存映像の美学に合わせたり、リアルなコンテンツを特定の創造効果のためにスタイライズされた視覚言語に翻訳したりする柔軟なツールがクリエイターに提供されます。

AI生成でスタイル転送的なアプローチを使うときは、目標スタイルをはっきり表した強い参照画像と、テキストプロンプトでの正確なスタイル用語を組み合わせると、どちらか一方だけより安定した結果が得られます。採用するスタイルの質を言葉で説明し、それを体現する視覚例を参照すると、意図した視覚処理についてモデルに最も明確なシグナルが伝わります。