どれくらい〇〇っぽいとか、画家とかの絵に近づけるか、色々実験しています。
絵を合成する際には、以下のものを入力としています。

学習済みデコーダー
コンテンツ画像
スタイル画像

理論はこちらを参照してください。
ニューラルネットワークでStyle Transferを行う論文の紹介
まずは小学生コンクールに入賞した絵でデコーダーを学習させてみました。

元のコンテンツは、lennaさんと向日葵。

スタイルは以下を使用。

これらの合成した結果は以下に。

予想できる範囲内に。

次にクリムトの絵でデコーダーを学習させてみました。

元のコンテンツは同じで、以下のスタイルを使用。

これらの合成した結果は以下に。

スタイルがうまく適用されて面白いです。

もし未学習の前の小学生スタイルで合成させると・・・

色の出し方などは顕著に抑えられてます。
やはり、デコーダーはクリムトの画風を学習させたので色合いや筆使いはそれに近くなるようです。

逆に小学生デコーダーでクリムトスタイルを合成させると・・・

クリムトは円模様をよく使ったようですが、小学生はあまり使用しなかったため、合成後の絵にはほぼ現れなくなっています。

色々試して感じたのは、「色合い」「筆使い」は似せることができるのですが、「構図」みたいなのはまだまだだなあ、という印象です。
今後もいろいろパラメータなど調整しながら実験していきたく思います。