基于 Keras 实现图像风格转移
Style Transfer 这个方向火起来是从2015年Gatys发表的Paper A Neural Algorithm of Artistic Style（神经风格迁移） ， 这里就简单提一下论文的主要思想。
论文概述
Gatys这篇论文的核心思想就是 —— 图片的内容和风格是可以分离的，可以通过神经网络的方式，将图片的风格进行自由交换。
如果内容和风格是可以分离的，那么风格的迁移即可转化成这样一个问题：让生成图片的内容与内容来源图片尽可能相似，让图片的风格与风格来源图片尽可能相似。
那么如何才能将图片的风格提取出来呢？Gatys发现纹理能够描述一个图像的风格，也就是说只要提取出图片的纹理就可以了。那么如何又提取出图像的纹理呢，Gatys发现VGG19网络其实就相当于一堆局部特征识别器，他在VGG19的基础上套了一个格拉姆矩阵（Gram matrix）用来计算不同局部特征的相关性，把它变成里一个统计模型，这样图像纹理提取已经完成了。剩下的就比较轻松了，前文提到VGG19 相当于一堆局部特征识别器，于是Gatys直接把局部特征看作近似的图像内容，这样就得到了一个将图像内容与纹理分开的系统。而将内容与纹理合成的方法就是Google 由2015年夏天首次发布的 DeepDream 方法，找到能让合适的特征提取神经元被激活的图片即可。
至此， A Neural Algorithm of Artistic Style 的主要思想已经解释完了。
实现
神经风格迁移的一般步骤：
- 创建一个网络，它能够同时计算风格参考图像、目标图像和生成图像的 VGG19 层激活。
- 使用这三张图像上计算的层激活来定义之前所述的损失函数，为了实现风格迁移，需要将这个损失函数最小化。
- 设置梯度下降过程来将这个损失函数最小化。
