【转载】深度学习实战（一）快速理解实现风格迁移
Gatys大神之前发表了一篇利用风格迁移进行作画的文章，让普通的照片具有名人的画风，效果如下：
让一篇普通的图片有了梵高的风格，厉害了。
文章链接：A Neural Algorithm of Artistic Style
其实我们也可以利用风格迁移实现自己的风格，比如本文实现的国画风格。难点在于很多国画背景与内容色差并没西方画作那么明显，有的仅用淡墨，黑白两色就可以完成。这样给风格迁移学习带来较大困难，不过通过调节学习速率和损失函数也可以实现很好的学习效果。比如本文实现的国画风格：
风格迁移1. 马
风格迁移2. 山水
是不是很有意思！接下来我们就一起来理解实现风格迁移。
实现风格迁移主要依赖于
• torch7
• loadcaffe
• VGG-19 model
可选：
CUDA ，cuDNN，OpenCL
安装相关平台还是蛮麻烦的， 需要 protobuf, loadcaffe, torch 三件套。而且有些 trick ，比如 lua 版本要足够新否则会有包安装不上的问题 （luarocks），需要查询相关安装说明，github issue 以及 FAQ 耐心解决。
相关代码整理在我的GitHub上，感兴趣的同学可以直接克隆下来调试玩一玩。
GitHub地址：https://github.com/TONYCHANBB/Chinese_painting-style
原理
回到原理上来，作者定义了两个损失函数：style loss 和 content loss，回到文章初始的图上来
将图a的style loss 和 图p的content loss 组合起来，最小化total loss function求得x
如何得到两个损失函数和内容风格重建呢呢，我们回到网络结构上来，作者利用了VGG-Network16个卷积层和5个池化层，没有用全连接层，采用的平均池化。（文末有VGG的网络结构图）
对于内容重建来说，用了原始网络的五个卷积层，‘conv1_1’ (a), ‘conv2_1’ (b), ‘conv3_1’ (c), ‘conv4_1’ (d) and ‘conv5_1’ (e)，即图下方中的a、b、c、d、e。VGG 网络主要用来做内容识别，在实践中作者发现，使用前三层a、b、c已经能够达到比较好的内容重建工作，d、e两层保留了一些比较高层的特征，丢失了一些细节。
对于风格重建,用了卷积层的不同子集：
‘conv1_1’ (a),
‘conv1_1’ and ‘conv2_1’ (b),
‘conv1_1’, ‘conv2_1’ and ‘conv3_1’ (c),
‘conv1_1’, ‘conv2_1’ , ‘conv3_1’and ‘conv4_1’ (d),
‘conv1_1’, ‘conv2_1’ , ‘conv3_1’, ‘conv4_1’and ‘conv5_1’ (e)
这样构建网络可以忽略图像的内容，保留风格。
内容损失函数：
LcontentLcontent
FlijFijl生成一个白噪声图像，然后利用经典的梯度下降法Find it。
损失函数的导数为：
注意由于VGG使用 ReLu作为 activation layer，所以导数分段，FF为各层损失求和。
风格损失函数：
风格损失函数理解上与内容损失函数相同，只是利用了不同层相应的组合表示，作者对于每一层的相应建立了一个格莱姆矩阵GG层的表示。
则风格损失函数的表示为：
WlWl为每层的权重。
导数为：
则总的损失函数为
就是文初的给出的公式，我们最小化这个损失函数就可以了。
值得注意的，这里优化的参数不再是网络的ww 。
了解原理后我们就可以大干一场了！首先可以把GitHub上代码clone或下载下来，先运行一遍，保证没有问题，理解原理和代码后就可以修改参数，制作我们自己的风格了！
Tips：
(1) 注意我们还需要下载VGG模型（放在当前项目下），运行时记得模型的路径改成自己的当前路径
(2) 我们可以调参，更改优化算法，甚至网络结构，尝试看会不会得到更好的效果，而且我们还可以做视频的风格转化哦
(3) neural style 无法保存训练好的模型，每次转换风格都要重新跑一遍，时间很长很长，推荐大家安装GPU的TensorFlow。
(4) 斯坦福的李飞飞大牛发了一篇《Perceptual Losses for Real-Time Style Transfer and Super-Resolution》，通过使用perceptual loss来替代per-pixels loss使用pre-trained的vgg model来简化原先的loss计算，增加一个transform Network，直接生成Content image的style。感兴趣的朋友也可以研究下，做些好玩的事。
VGG-Network结构：
最后，希望能给大家带来帮助，如果你喜欢，给个star哈，欢迎大家在GitHub上把优化和有趣的实现推过来，我们来一起做点好玩的事！
参考链接：
深度学习实战（一）快速理解实现风格迁移
A Neural Algorithm of Artistic Style
neural-style
torch7
loadcaffe
VGG-19 model