神经风格迁移和图像风格迁移都是将一张图像的风格应用到另一张图像上，生成一张新的图像的技术，但它们在实现过程和方法上存在一些区别。
神经风格迁移是基于深度学习的技术，使用卷积神经网络提取图像的特征，并计算内容损失和风格损失，然后将两者加权相加，得到总损失函数，通过梯度下降算法优化总损失函数，得到最终的合成图像。该技术能够生成具有艺术风格的图像，且合成图像的效果较好。
而图像风格迁移则是一种传统的图像处理技术，通常基于像素级别的操作，如直方图均衡化、色彩转换等，将一张图像的颜色和纹理等特征应用到另一张图像上，生成具有相似风格的图像。该技术的实现较为简单，但合成图像的效果相对神经风格迁移较差。
因此，神经风格迁移相比图像风格迁移更加先进、高效，能够生成更具有艺术感和自然感的图像，但其计算复杂度和时间成本都比较高。而图像风格迁移则更加直接和简单，适用于一些简单的图像风格转换任务。
此外，还有以下三种区别：
1.数据需求不同
神经风格迁移需要大量的训练数据来训练卷积神经网络模型，以提取图像的特征；而图像风格迁移不需要训练数据，只需要输入需要合成的图像和参考图像即可。
2.实现复杂度不同
神经风格迁移需要使用深度学习框架来实现，需要熟悉深度学习的相关知识；而图像风格迁移可以使用许多图像处理软件或工具库来实现，实现难度相对较低。
3.合成图像的效果不同
神经风格迁移生成的合成图像更加自然、具有艺术感；而图像风格迁移生成的合成图像相对较为简单，有时可能会失去一些原始图像的细节和特点。
综上所述，神经风格迁移和图像风格迁移虽然都是图像风格转换的技术，但它们在实现方法、计算复杂度、合成图像效果等方面存在一定的差异。需要根据具体应用场景和需求选择合适的方法。
