Python 深度学习实战：风格迁移

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.背景介绍

风格迁移，又称为主题转换、风格变换，是计算机视觉领域中一个重要的研究方向。通过将源图像中的某种特征（例如人脸、风景等）应用到目标图像上去，能够产生令人惊艳的效果。这一技术被广泛应用在视频特效、图片修复、照片美化、游戏画面渲染、视频超分辨等领域。在图形创作领域，风格迁移也扮演着举足轻重的角色，可以用来制作有趣且符合个性的画作。

本文将介绍基于PyTorch实现的风格迁移方法——Fast Style Transfer，并分析其工作原理。

2.核心概念与联系

2.1 什么是风格迁移？

风格迁移(style transfer)，简单来说，就是利用一个已经存在的图片的风格，将另一张新的图片的风格也转化成想要的样子。

假设有一个古老的油画壁纸，这张油画壁纸的风格非常独特，即使是现在看来也很难找到其他的油画来完全复制它的风格。但是，现在有一个比较新的风景照片，我们希望把它和这幅古老的油画进行融合，产生出一幅具有新鲜感的风景照片。这就需要用到风格迁移。

风格迁移的过程如下图所示：

2.2 Fast Style Transfer算法简介

Fast Style Transfer (FST) 是目前最流行的风格迁移算法之一，由 Gatys et al.[1] 等提出。FST 的基本思路是在一个神经网络中，首先训练一组权重参数来描述源图片的特征，然后通过参数调整，使得目标图片的特征逼近源图片的特征。

FST 使用的神经网络结构与 VGG-16 类似࿰