Caffe框架可以通过使用预训练的卷积神经网络（CNN）模型来实现风格迁移任务。具体步骤如下：
1.准备数据：准备一张内容图像和一张风格图像作为输入。内容图像是要被转换风格的图像，而风格图像则包含目标风格的信息。
2.加载预训练的CNN模型：选择一个已经训练好的CNN模型，通常是VGGNet或者ResNet等模型，作为基础网络。Caffe框架可以通过调用预训练模型的模型定义文件和权重文件来加载模型。
3.提取特征：使用加载的CNN模型提取内容图像和风格图像的特征。一般来说，可以选择某些卷积层的输出作为特征表示。
4.计算损失函数：定义内容损失和风格损失，内容损失衡量转换后的图像与内容图像之间的相似度，风格损失衡量转换后的图像与风格图像之间的相似度。常用的损失函数包括内容损失和风格损失的加权和。
5.优化损失函数：通过梯度下降等优化算法，最小化定义的损失函数，得到新的图像，该图像同时保留了内容图像的内容和风格图像的风格。
6.输出结果：输出经过风格迁移后的图像，即得到了一个同时具有内容和风格的新图像。
通过以上步骤，Caffe框架可以实现风格迁移任务，实现将一张图像的内容转换为另一张图像的风格。