スタイル変換は計算コストが高いため、画質と処理スピードのトレードオフからアーティファクトを生成する傾向にある。本論文ではデータ駆動方式で変換行列を学習する手法を提案し、画像と動画のスタイル変換を高速化を実現した。提案手法は一つのAuto Encoderで複数のスタイル転送可能である。