神经风格迁移技术自2015年由Leon A. Gatys等人在arXiv上发表的论文《A Neural Algorithm of Artistic Style》首次提出以来，已成为人工智能领域，尤其是计算机视觉和创意应用的重要突破。该技术通过卷积神经网络（CNN）将图像内容与艺术风格分离并重新组合，广泛应用于数字艺术创作和照片编辑。根据arXiv在2015年8月发布的论文内容，这项技术不仅展示了AI的创意潜力，还在娱乐、设计和营销行业开辟了新路径。2016年推出的Prisma应用将AI艺术滤镜带入主流市场，证明了学术研究可快速转化为消费产品。截至2023年，全球AI在媒体和娱乐市场的规模已超140亿美元，预计到2028年将达300亿美元（数据来源于Statista 2023年报告）。企业通过订阅模式、算法授权及与社交平台合作实现盈利，但面临计算成本高和用户界面友好性等挑战。未来，风格迁移或与生成式AI结合，应用于虚拟现实和游戏领域，预计到2030年将进一步推动个性化内容创作。伦理问题如文化误代表现需通过多样化训练数据解决，而版权和原创性争议（截至2024年仍在讨论）也需明确商业使用规范，以确保技术在创新与信任之间取得平衡。