[Instance Normalization] The Missing Ingredient for Fast Stylization

        BN -> IN，能有效提升纹理风格转化任务的图像生成质量

1、原因

        1）生成图像的对比度主要取决于style图像，而非content图像；通过instance normalization，可以去除content图像的个体对比度差异，从而简化生成过程

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        2）高度非线性的contrast normalization很难通过CNN block（包含卷积、池化、上采样、BN等）来实现，因此需要直接在architecture中专门设计这一环节

 2、应用细节

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            training & testing阶段均不固定归一化参数（均值&方差）