重写下面这段文本：文章题目：基于多模态融合特征的图像风格迁移方法

摘要：本文提出了一种基于多模态融合特征的图像风格迁移方法。首先，使用卷积神经网络提取图像的语义信息和纹理信息，并分别对其进行空间金字塔池化，得到不同尺度和不同特征的特征图。然后，利用相似性度量得到输入图像和风格图像在特征空间上的相似程度，根据相似程度对不同特征图进行加权合成，得到多模态融合特征。最后，使用反卷积网络将多模态融合特征转化为输出图像。实验结果表明，所提出的方法可以有效地实现图像的风格迁移，且在多种数据集上均取得了较好的效果。
本文介绍了一种基于多模态融合特征的图像风格迁移技术。采用卷积神经网络提取图像的语义信息和纹理信息，并对其进行空间金字塔池化以得到不同尺度和特征的特征图。随后，使用相似度度量算法确定输入图像和情景图像在特征空间中的相似性，并根据相似性对不同的特征图进行加权合成，从而获得多模态融合特征。最后，使用反卷积网络将多模态融合特征转换为输出图像。实验结果表明，该方法能够有效实现图像风格迁移，并在多个数据集上取得了良好的效果。