我们提出结合逐像素损失和感知损失的方法，用于训练卷积神经网络进行图像转换，包括实时风格转换和超分辨率。通过在循环神经网络中引入感知损失，我们可以生成高质量、视觉上令人愉悦的图像，同时加快训练速度。我们的实验结果表明，与基于优化的方法相比，我们的方法不仅给出了类似的结果，而且速度更快，具有广泛的应用前景。