目录

一、简要说明

二、具体实施步骤

2.1综述

2.2基本思路

2.3核心思路        

2.4基本问题处理

三、代码的简要描述

四、成果展示

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一、简要说明

本次学习的图像风格迁移算法是基于一个2015年由Gatys等人发表的文章A Neural Algorithm of Artistic Style_的一个代码复现

写这篇文章主要是做一下学习记录。

二、具体实施步骤

2.1综述

输入一张随机噪声构成的底图，通过计算Style Loss和Content Loss，迭代更新target，风格上与Style图像类似，内容上与原照片相似。正常的训练过程是通过loss反向传播更新网络参数，论文中则是用一个已经训练好的VGG16作为backbone，锁住参数，更新输入的底图。类比画家作画的话，随机噪声就是画家的画纸，网络提取更新的内容特征相当于画家打的线稿，风格特征则是画家写真的风景对象（晴天，雨天，雪天等等各种风格）。

具体说，论文用 Gram 矩阵来对图像中的风格进行建模和提取，再利用慢速图像重建方法，让重建后的图像以梯度下降的方式更新像素值，使其 Gram 矩阵接近风格图的 Gram 矩阵（即风格相似），然后，用VGG网络提取的高层feature map来表征图像的内容信息，通过使 VGG 网络对底图的提取的高层feature map接近目标图高层的feature map来达到内容相似，实际应用时候经常再加个总变分 TV 项来对结果进行平滑，最终重建出来的结果图就既拥有风格图的风格，又有内容图的内容。

Gram矩阵是论文的核心思想，是一种基于统计分布的参数化纹理建模方法，使用Gram矩阵可以很好的提取图像风格。

在进行图像内容特征提取的过程中，这里使用VGG网络高层特征表达目标图像的内容特征。得益于对神经网络黑盒特性的不断研究，学者们发现，神经网络的中间层提取到的图像特征是不一样的，越靠近输入层的中间层提取到的特殊是浅层特征（即，点，线，色块等低级特征）；越靠近输出层的中间层提取到的特征是高级特征（例如，边，角，轮廓等）。因此，图像的内容信息可以使用神经网络提取到的高级特征来表达（实际上，Gram矩阵是对神经网络提取的浅层特征做变换得到的，用来表示风格）。

2.2基本思路

其实代码的核心思想并不复杂，就是利用CNN提取内容图片的内容和风格图片的风格，然后输入一张新的图像。对输入的图像提取出内容和风格与CNN提取的内容和风格进行Loss计算，Loss的度量可以使用MSE，然后逐步对Loss进行优化，使Loss值达到最理想，将被优化的参数进行输出，这样输出的图片就达到了风格迁移的目的。

2.3核心思路        

       1、使用现成的识别网络，提取图像不同层级的特征。

        （该项目使用的现成的识别网络是VGG19模型。）

        2、低层次响应描述图像的风格，高层次响应描述图像的内容。

        3、使用梯度下降方法，可以调整输入响应，在特定层次获得特定的响应。

        4、多次迭代之后，输入响应即为特定风格和内容的图像。

2.4基本问题处理

             1、内容损失（conten loss）:对输入的content图像与生成的target目标图像进行欧式距离计算任取一张图像，将其输入到分类网络中，其中第L卷积层的响应记为，尺寸为HL*WL*NL。对于目标target图像,同样送入该网络，可以得到该层的响应，若希望和内容相似，我们则需要最小化如下的二范数误差：

                                ​​​​​​​        ​​​​​​​        ​​​​​​​        

          这一误差可以对本层响应的每一元素求导：

        ​​​​​​​        ​​​​​​​        ​​​​​​​        ​​​​​​​        ​​​​​​​        ​​​​​​​        

           其中h=1,2……H，w=1,2……W,k=1,2,3……N

           进一步，利用链式法则，可以求得误差对输入图像的每一元素的导数。这一步就是神经网络经典的back-propagation方法。利用来更新，可以获得一个新的输入图像，其在第L层的响应更接近目标图像的响应。也就是说，可以目标target图像的内容更加接近。

                2、风格损失（style loss）使用Gram矩阵代表图像的风格

                        引入一个的特征矩阵：

        ​​​​​​​        ​​​​​​​        ​​​​​​​        ​​​​​​​        ​​​​​​​        

                                                        i=1,2……N,j=1,2,3……N

由第L 层的响应计算而来，但是消除了响应的位置信息，可以看做对于风格的描述。ij位置的元素描述第i通道响应和第j通道响应的相关性。对于目标图像相应层的风格，最小化如下误差可以使和的风格近似：

        ​​​​​​​        ​​​​​​​        ​​​​​​​        ​​​​​​​        ​​​​​​​        ​​​​​​​        

可以求得误差对本层响应的导数：

        ​​​​​​​        ​​​​​​​        ​​​​​​​        ​​​​​​​        ​​​​​​​        

同样可以通过back-propagation求得 ，进而更新使其风格接近

                3、总损失：将style loss 与content loss 进行相加。

                4、图像中的信息：

                使用分类网络中卷积层的响应来表达图像的风格和内容

                5、为什么Gram矩阵能够定义图像的风格？

                因为CNN卷积过后提取了图像的特征图，每个数字就是原图像的特性大小，而Gram矩阵是矩阵的内积运算，运算过后特征图中越大的数字会变得更大，这就相当于对图像的特性进行了缩放，使得特征突出了，也就相当于提取到了图片的风格。

三、代码的简要描述

1. 获取VGG19模型中的features部分        
2. 冻结所有VGG参数
3. 判断是否有GPU,如果有GPU则使用GPU来处理代码，否则使用CPU来执行
4. 导入content图片和style风格图片，并且要求图片的参数为400*400像素（图片过大会影响效率，所以要处理一下）
5. 加载content图像和style风格图像
6. 在形成目标图像之前，只获取一次内容和样式特征
7. 计算样式表示的每一层的gram矩阵
8. 设置迭代参数
9. 在VGG的基础上迭代构建我们自己的CNN网络

迭代内容：

   1、获取目标图像target的特征

    2、计算内容损失（content图像与target图像的距离）

    3、初始化风格损失（style图像与target图像之间的距离）

    4、迭代计算风格损失

    5、计算总的损失

    6、更新target图像

    7、保存中间图像并打印损失

（其中还需编写函数方法实现计算Gram矩阵、获取图像特征features、tensor格式到图像的转换）

四、成果展示