一、简介
图像风格迁移是指，将一副内容图的内容，和一幅或多幅风格图的风格融合在一起，从而生成一些有意思的图片。
我们使用 TensorFlow 和 Keras 分别来实现图像风格迁移，主要用到深度学习中的卷积神经网络，即CNN。
二、准备
安装包。
pip install numpy scipy tensorflow keras
再准备一些风格图片，和一张内容图片。
三、原理
为了将风格图的风格和内容图的内容进行融合，所生成的图片，在内容上应当尽可能接近内容图，在风格上应当尽可能接近风格图。因此需要定义 内容损失函数 和 风格损失函数，经过加权后作为总体损失函数。
实现步骤如下：
- 随机产生一张图片
- 在每轮迭代中，根据总体损失函数，调整图片的像素值
- 经过多轮迭代，得到优化后的图片
四、内容损失函数
- 两张图片在内容上相似，不能仅仅靠简单的纯像素比较。
- CNN 具有抽象和理解图像的能力，因此可以考虑将各个卷积层的输出作为图像的内容。
- 以 VGG19 为例，其中包括了多个卷积层、池化层，以及最后的全连接层。
CNN是一类深度学习模型的统称，而VGG是其中一种经典的卷积神经网络模型，它在图像分类任务中表现出色，成为了深度学习模型的重要代表之一。
这里我们使用 conv4_2 的输出作为图像的内容表示，定义内容损失函数如下：
这是内容损失函数的公式表示，其中 公式表示如下：
L
c
o
n
t
e
n
t
(
p
⃗
,
x
⃗
,
l
)
=
1
2
∑
i
,
j
(
F
i
j
l
−
P
i
j
l
)
2
\mathcal{L}_{content}(\vec{p}, \vec{x}, l) = \frac{1}{2} \sum_{i,j} (F_{ij}^l - P_{ij}^l)^2
Lcontent(p,x,l)=21i,j∑(Fijl−Pijl)2
p ⃗ \vec{p} p 表示参考图片（即内容原图）x ⃗ \vec{x} x 表示待转换成的图片（即生成的图片）l l l 表示卷积神经网络的层数F i j l F_{ij}^l Fijl 表示在第 l l l 层卷积神经网络中 x ⃗ \vec{x} x 在位置 ( i , j ) (i,j) (i,j) 的特征图P i j l P_{ij}^l Pijl 表示在第 l l l 层卷积神经网络中 p ⃗ \vec{p} p 在位置 ( i , j ) (i,j) (i,j) 的特征图。- 公式表示的意义是，计算 x ⃗ \vec{x} x 和 p ⃗ \vec{p} p 在第 l l l 层卷积神经网络中的特征图的差异，以此来衡量两张图片在该层的内容相似程度。因为这里使用了平方差，所以公式中还需要除以 2。
- VGG是用于大规模分类任务的模型，这个模型已经是训练好的，所以里面的参数也是调好的了
- 图片是RGB三个维度，模型的输入是四维的tensor 1. 第一维：图片个数2. 第二维：图片的高度3. 第三维：图片的宽度4. 图片的深度（即通道的个数，即特征图的个数）
- 一开始输入进来的维度，总体上看是比较“薄的”，形状像一本书一样，在这个过程中不断进行图像的抽象，通过不断卷积，宽度和高度不断变小，变得越来越厚（即深度变大，即通道数变多）。
- 一开始可能看到的是边缘、局部的区域，后面可以慢慢看到一些特征元素，比如：部分五官，甚至整个人脸。
五、风格损失函数
风格是一个很难说清楚的概念，可能是笔触、纹理、结构、布局、用色等等。
这里我们使用卷积层各个特征图之间的互相关作为图像的风格，以conv1_1为例：
- 共包含64个特征图即 feature map，或者说图像的深度、通道的个数；
- 每个特征图都是对上一层输出的一种理解，可以类比成64个人对同一幅画的不同理解
- 这些人可能分别偏好印象派、现代注意、超现实主义等不同风格
- 当图像是某一种风格时，可能这一部分人很欣赏，但那一部分人不喜欢
- 当图像是另一种风格时，可能这一部分人不喜欢，但那一部分人很欣赏
- 64个人之间理解的差异，可以用特征图的互相关表示，这里使用 Gram矩阵计算互相关
风格损失函数用于衡量两张图片之间的风格相似程度，可以用于图像风格转换等任务中。下面是风格损失函数的公式表示：
L
s
t
y
l
e
(
p
⃗
,
x
⃗
)
=
∑
l
=
1
L
w
l
⋅
1
4
N
l
2
M
l
2
∑
i
=
1
N
l
∑
j
=
1
N
l
(
G
i
j
l
−
A
i
j
l
)
2
\mathcal{L}_{style}(\vec{p}, \vec{x}) = \sum_{l=1}^{L} w_l \cdot \frac{1}{4N_l^2M_l^2} \sum_{i=1}^{N_l} \sum_{j=1}^{N_l} (G_{ij}^l - A_{ij}^l)^2
Lstyle(p,x)=l=1∑Lwl⋅4Nl2Ml21i=1∑Nlj=1∑Nl(Gijl−Aijl)2
p ⃗ \vec{p} p 表示参考图片（即内容原图）x ⃗ \vec{x} x 表示待转换图片（即生成的图片）L L L 表示卷积神经网络的层数N l N_l Nl 表示第 l l l 层的特征图的通道数M l M_l Ml 表示第 l l l 层的特征图的高度和宽度的乘积G i j l G_{ij}^l Gijl 表示参考图片在第 l l l 层的特征图中- 位置 ( i , j ) (i,j) (i,j) 的Gram 矩阵
A i j l A_{ij}^l Aijl 表示待转换图片在第 l l l 层的特征图中位置 ( i , j ) (i,j) (i,j) 的Gram矩阵w l w_l wl 表示第 l l l 层所占的权重
Gram 矩阵的计算方法如下：
G
i
j
l
=
∑
k
=
1
M
l
F
i
k
l
⋅
F
j
k
l
G_{ij}^l = \sum_{k=1}^{M_l} F_{ik}^l \cdot F_{jk}^l
Gijl=k=1∑MlFikl⋅Fjkl
F i k l F_{ik}^l Fikl 表示参考图片在第 l l l 层的特征图中位置 ( i , k ) (i,k) (i,k) 的像素值- 格拉姆矩阵表示的是特征图中各个通道之间的相关性。如果有64个特征图，那么 Gram矩阵的大小便是64 x 64，第i行第j列的值表示第i个特征图和第j个特征图之间的互相关，用内积计算。
风格损失函数的含义是，计算参考图片和待转换图片在卷积神经网络的不同层中的 Gram 矩阵之间的差异，以此来衡量两张图片之间的风格相似程度。因为使用了平均平方差，所以公式中没有除以 2。
六、总体损失函数
总体损失函数即内容损失函数和风格损失函数的加权，不同的权重会导致不同的迁移风格效果。
这是图像风格转换任务中的总损失函数，其中
p
⃗
\vec{p}
p 表示参考图片，
a
⃗
\vec{a}
a 表示参考图片的风格，
x
⃗
\vec{x}
x 表示待转换图片，
α
\alpha
α 和
β
\beta
β 是两个超参数，公式表示如下：
L
t
o
t
a
l
(
p
⃗
,
a
⃗
,
x
⃗
)
=
α
⋅
L
c
o
n
t
e
n
t
(
p
⃗
,
x
⃗
)
+
β
⋅
L
s
t
y
l
e
(
a
⃗
,
x
⃗
)
\mathcal{L}_{total}(\vec{p}, \vec{a}, \vec{x}) = \alpha \cdot \mathcal{L}_{content}(\vec{p}, \vec{x}) + \beta \cdot \mathcal{L}_{style}(\vec{a}, \vec{x})
Ltotal(p,a,x)=α⋅Lcontent(p,x)+β⋅Lstyle(a,x)
- 其实就是将内容损失函数和风格损失函数按一定的权重相加
- 如果 α \alpha α 权重更大，说明对原始内容更看重一些
- 如果 β \beta β 权重更大，说明对 β \beta β 的style更看重一些
标签：
计算机视觉
本文转载自: https://blog.csdn.net/e2788666/article/details/130887993
版权归原作者 cool-wangtongzhou 所有， 如有侵权，请联系我们删除。
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