图像风格转换是指将一种图像的风格转换成另一种图像的技术，通过改变图像的颜色、纹理、形状等特征，可以将一幅图像的风格转换为另一幅图像的风格。Keras是一个基于Python语言的深度学习库，可以用来搭建神经网络模型，其中也提供了一些预训练的模型用于图像风格转换。

1. 加载预训练的模型

Keras提供了一些预训练的模型，可以用来进行图像风格转换。其中比较流行的模型有VGG16和VGG19，它们是在大规模图像数据集上训练得到的深度卷积神经网络模型。我们可以使用Keras提供的API来加载这些模型，并冻结网络的参数，使其在训练过程中不被更新。

from keras.applications import VGG16

# 加载VGG16模型，不包含全连接层
vgg = VGG16(weights='imagenet', include_top=False)

代码中的VGG16是一个已预训练的VGG16模型，通过指定weights参数为'imagenet'，我们使用了在ImageNet数据集上训练得到的权重。

2. 构建图像风格转换模型

在图像风格转换中，我们需要两个输入图像：一个是内容图像，一个是风格图像。我们通过构建一个新的模型，使用内容图像的特征和风格图像的特征，通过调整特征之间的Gram矩阵，来合成一幅具有内容图像的内容和风格图像的风格的新图像。

from keras.models import Model
from keras.layers import Input

# 定义两个输入的shape
content_shape = (height, width, 3)
style_shape = (height, width, 3)

# 定义内容图像输入
content_input = Input(shape=content_shape)

# 定义风格图像输入
style_input = Input(shape=style_shape)

# 使用VGG16构建内容特征提取模型
content_features = vgg(content_input)

# 使用VGG16构建风格特征提取模型
style_features = vgg(style_input)

# 构建新模型，合成内容和风格
model = Model(inputs=[content_input, style_input], outputs=[content_features, style_features])

代码中使用Input函数定义了两个输入的shape，分别是内容图像和风格图像的shape，这里的shape需要和输入的图像的shape相匹配。然后使用VGG16模型对输入的图像进行特征提取，得到内容图像和风格图像的特征。

3. 训练模型进行图像风格转换

在训练过程中，我们需要定义损失函数，以及优化目标函数。常用的损失函数是内容损失和风格损失。内容损失用来衡量生成的图像的内容和内容图像的内容之间的差异，风格损失用来衡量生成的图像的风格和风格图像的风格之间的差异。

from keras.layers import Lambda

# 定义内容损失函数
def content_loss(base, combination):
    return K.sum(K.square(combination - base))

# 定义风格损失函数
def style_loss(style, combination):
    style_gram = gram_matrix(style)
    combination_gram = gram_matrix(combination)
    return K.sum(K.square(combination_gram - style_gram))

代码中的Lambda函数用来定义自定义的损失函数，content_loss用来计算内容损失，style_loss用来计算风格损失。在风格损失函数中，我们使用了Gram矩阵来衡量特征之间的相关性，gram_matrix函数用来计算Gram矩阵。

from keras.optimizers import Adam

# 定义总的损失函数
def total_loss(content_loss, style_loss, content_weight, style_weight):
    return content_weight * content_loss + style_weight * style_loss

# 定义优化器
optimizer = Adam(lr=0.01, beta_1=0.99, epsilon=1e-1)

# 编译模型
model.compile(optimizer=optimizer, loss=total_loss)

代码中定义了一个总的损失函数total_loss，将内容损失和风格损失加权求和，其中content_weight和style_weight用来调整两种损失对最终生成图像的影响。然后使用Adam优化器进行模型的编译。

综上所述，通过加载预训练的模型、构建图像风格转换模型和训练模型进行图像风格转换，我们可以使用Keras实现图像风格转换。首先加载预训练的模型，例如VGG16或VGG19。然后构建一个新的模型，该模型使用内容图像和风格图像的特征，通过调整特征之间的Gram矩阵来生成一幅具有内容图像内容和风格图像风格的新图像。最后定义损失函数和优化目标函数，通过训练模型迭代地调整生成图像，最终得到满足要求的图像风格转换效果。