(一)图像风格迁移

图像风格迁移即把图像A的风格和图像B的内容按照一定比例结合,输出具备图像A风格和图像B内容的图像C.
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系列文章
(二)快速图像风格转换
(三)快速图像风格转换代码解析
(四)快速图像风格迁移训练模型载入及处理图像

1 迁移原理

图像风格迁移包括:

• 图像内容获取;
• 图像风格提取;
• 内容和风格融合;
  使用VGGNet神经网络,分别从原始图片A(风格)和原始图片B(内容)直接提取特征,然后使用梯度下降法,计算风格和内容损失值,获取最优的输出结果.
  迁移框架:
  
  图1.0 迁移原理图

2 获取图像内容

图形内容获取即图像特征提取,目前较成熟的特征提取非卷积神经网络莫属,图像风格迁移使用VGGNet提取图像特征.原始图像使用VGG处理,图像特征值可从每一层提取VGGNet抽取图像特征,输出内容分类.
看图说话:VGGNet 16层模型为例.

图2.0 VGG16模型

VGGnet浅层网络提取检测点,线,亮度等较简单的特征,还原图像效果较好,特征值基本保留了原始图像内容的形状,位置,颜色和纹理等信息,深层网络提取较为复杂的特征,如物体轮廓,即图像中物体的形状和位置,但是丢失了部分颜色和纹理信息.
因此,提取图像内容使用VGGNet浅层计算的特征值,通过提取的特征值还原内容图.
还原方法:梯度下降法,即利用梯度下降计算内容损失函数.

序号	变量	说明
1	$p$	原始图像
2	$x$	生成图像
3	$l$	卷积层数
4	$P_{ij}^l$	原始图像$p$在第$l$层卷积上的"原始"特征值,即每一个卷积层的输入,还未进行卷积计算,$i$为卷积的第i个通道,$j$表示卷积的第$j$个位置,通常卷积的值为三维arrary(height, width, channel),若将图片拉伸成一个向量,则对应$i$为channel,$j$为height$\times$width
4	$F_{ij}^l$	原始图像$p$在第$l$层卷积上经过卷积核filter计算出的特征值,$i$为卷积的第i个通道,$j$表示卷积的第$j$个位置,通常卷积的值为三维arrary(height, width, channel),若将图片拉伸成一个向量,则对应$i$为channel,$j$为height$\times$width
5	$L_{content}(p,x,l)$	内容损失函数

内容损失为:
$$Los{s}_{content}(p,x,l)=\frac{1}{2}\sum _{i,j}(F_{ij}^l-P_{ij}^l{)}^2$$
结果:

• $Los{s}_{content}(p,x,l)$越小,生成图像与原始图像内容越接近;
• $Los{s}_{content}(p,x,l)$越大,生成图像与原始图像内容差别越大;

3 获取图像风格

图形风格使用卷积层特征值的格拉姆(Gram)矩阵表示.
Gram矩阵:
$n$维欧式空间任意$k$($k\le n$)个向量,${\alpha }_1,{\alpha }_2,\cdots ,{\alpha }_k$内积组成的矩阵:
$$\Delta ({\alpha }_1,{\alpha }_2,\cdots ,{\alpha }_k)=\left[\begin{array}{cccc}({\alpha }_1,{\alpha }_1)& ({\alpha }_1,{\alpha }_2)& \cdots & ({\alpha }_1,{\alpha }_k)\\ ({\alpha }_2,{\alpha }_1)& ({\alpha }_2,{\alpha }_2)& \cdots & ({\alpha }_2,{\alpha }_k)\\ ⋮& ⋮& \ddots & ⋮\\ ({\alpha }_k,{\alpha }_1)& ({\alpha }_k,{\alpha }_2)& \cdots & ({\alpha }_k,{\alpha }_k)\end{array}\right]$$
即为$k$个向量${\alpha }_1,{\alpha }_2,\cdots ,{\alpha }_k$的格拉姆矩阵.
矩阵内积:行向量乘以列向量,结果是一个数,也称点积,表示为:
$$({\alpha }_1,{\alpha }_2)={{\alpha }_1}^T{\alpha }_2$$

序号	变量	说明
1	$p$	原始图像
2	$x$	生成图像
3	$l$	卷积层数
4	$A_{ij}^l$	原始图像$p$在第$l$层卷积上的"原始"Gram矩阵,即每一个卷积层的输入,还未进行卷积计算,$i$为卷积的第i个通道,$j$表示卷积的第$j$个位置,通常卷积的值为三维arrary(height, width, channel),若将图片拉伸成一个向量,则对应$i$为channel,$j$为height$\times$width
5	$G_{ij}^l$	原始图像$p$在第$l$层卷积上经过卷积核filter计算出的Gram矩阵,$i$为卷积的第i个通道,$j$表示卷积的第$j$个位置,通常卷积的值为三维arrary(height, width, channel),若将图片拉伸成一个向量,则对应$i$为channel,$j$为height$\times$width
6	$L_{content}(p,x,l)$	内容损失函数
7	$N_l$	第$l$层卷积通道数,$1\le i\le N_l$
8	$M_l$	第$l$层卷积图像尺寸$M_l=height\times width$,$1\le j\le M_l$

Gram矩阵元素:
$$G_{i,j}^l=\sum _k{F}_{ik}^l{F}_{jk}^l$$
其中,
$$F_i^l=(F_{i1}^l,F_{i2}^l,\cdots ,F_{ij}^l,\cdots ,F_{i{M}_l}^l)$$
Gram矩阵在一定程度上可以反应原始图像的"风格",风格损失函数为$Los{s}_{style}(p,x,l)$
内容损失为:
$$Los{s}_{style}(p,x,l)=\frac{1}{4N_l^2{M}_l^2}\sum _{i,j}(A_{ij}^l-F_{ij}^l{)}^2$$
其中,
$\frac{1}{4N_l^2{M}_l^2}$是归一化项,防止风格损失比内容损失过大.实际应用,有多层风格损失,加权值作为风格损失,即:
$$Los{s}_{style}(p,x)=\sum _l{w}_{l}Los{s}_{style}(p,x,l)$$
其中,
$w_l$为第l层卷积的权重.
结果:

• $L_{content}(p,x,l)$越小,生成图像风格与原始图像风格越接近;
• $L_{content}(p,x,l)$越大,生成图像风格与原始图像风格差别越大;

3 内容和风格融合

将图像A的内容和图像B的风格相融合,即可获取图像C,C包含A的内容和B的风格.融合损失函数:
$$Los{s}_{total}(p,a,x)=\alpha Los{s}_{content}(p,x)+\beta Los{s}_{style}(a,x)$$
其中,
$\alpha ,\beta$是平衡内容损失和风格损失的超参数,如果$\alpha$偏大,还原的图像包含的内容较多,$\beta$偏大,还原的图像包含风格较多.

4 结果

迁移结果.

图4.0 迁移结果

• 图A为原始内容图形,图B~F中左下角图为风格图,大图为转换结果,该模型可完成风格迁移;

5 总结

• 该方法效果良好,由于每次进行转换都是从原始图形进行计算,所以转换效率大打折扣.
• 致命缺点是转换速度慢,CPU上训练,生成一张图片需要10分钟至几个小时不等,GPU上训练,输出一张结果也需要几分钟.
• 开山鼻祖,不适合生产使用.

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[参考文献]
[1]A Neural Algorithm of Artistic Style
[2]Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition
[3]https://blog.csdn.net/czp_374/article/details/81185603
[4]https://blog.csdn.net/juanjuan1314/article/details/79731457

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