Image Style Transfer：多风格 TensorFlow 实现

·其实这是一个选修课的present，整理一下作为一篇博客，希望对你有用。讲解风格迁移的博客蛮多的，我就不过多的赘述了。讲一点几个关键的地方吧，当然最后的代码和ppt也希望对你有用。

1.引入：

风格迁移四个字直观理解很简单，就是将一张图像在保存原图大致的纹理结构的同时，具有别的图像的风格。说白了，就是对图像加了一个风格滤镜。就像下面这几幅图。

  

 下面是对一个动态图，进行毕加索风格处理后的结果。

2.过程介绍：

         现在我们来看看具体的实现过程。这是论文^[3]给出的实现框架。首先我们来理解一下这个框架，懂了这个框架你就懂了风格迁移的实现过程了。我们可以看到有三个框架和三个输入图片。论文中使用的框架是VGG19，也有用VGG16的，我们在实验中使用的是VGG16。a是风格图，p是内容图，x是随机生成的噪声图。该过程的总体思想就是通过对噪声图像进行约束，使其不断的同时趋近于内容图也趋近于风格图。这个约束怎么实现的呢？本论文中使用的是两种（风格和内容）损失来进行约束。首先看内容损失L_content，是由内容图和随机噪声图经过卷积滤波后，在第四层分别的feature map的距离的平方和。这里存在一个问题，为什么是第四层？后面有讲，先不纠结。再看风格损失L_style求取过程。先对风格图和噪声图的每一层滤波feature map分别求gram矩阵，再求其距离的平方和，再将5层的结果加权求和。此时我们获得了风格损失。最后将两种损失加权求和求得总的损失L_total。在这里又存在两个问题：1.什么是gram矩阵，为啥要用gram矩阵？2.为啥风格损失要将前几层的损失求和，而内容损失确只是第四层？先不纠结，后面有讲。现在对x噪声图的约束产生了，也就是总的损失。利用反向传播算法，迭代更新权重和偏置参数，从而更新输入图像。由于现存的框架比如TensorFlow内含优化函数，所以迭代过程我们就不关心了。好了，整个过程大致就是这样。

现在让我们来回答上面三个问题：
1.什么是gram矩阵，为啥要用gram矩阵？

    Gram矩阵就是每一层滤波后的feature map, 后将其转置并相乘得到的矩阵，如下图所示。其实就是不同滤波器滤波结果feature map两两之间的相关性。譬如说，（如下图）某一层中有一个滤波器专门检测尖尖的塔顶这样的东西，另一个滤波器专门检测黑色。又有一个滤波器负责检测圆圆的东西，又有一个滤波器用来检测金黄色。对梵高的原图做Gram矩阵，谁的相关性会比较大呢？如上图所示，“尖尖的”和“黑色”总是一起出现的，它们的相关性比较高。而“圆圆的”和“金黄色”都是一起出现的，他们的相关性比较高。因此在风格转移的时候，其实也在风景图里去寻找这种“匹配”，将尖尖的渲染为黑色，将圆圆的渲染为金黄色。如果我们承认“图像的艺术风格就是其基本形状与色彩的组合方式” ，这样一个假设，那么Gram矩阵能够表征艺术风格就是理所当然的事情了。（这段对gram矩阵的理解参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/23479658）。

                                            

                                              

2.为什么风格损失要用多层的损失加权求和，而内容损失只用第四层的损失？

    我们都知道，随着卷积网络层数增加，获得的特征映射更加抽象。论文^[3]中做了这样的实验，可以看出，层数增高的时候，内容重构图可变化性增加，具有更大的风格变化能力。而风格随着使用的层数越多，风格迁移的稳定性越强。我们也做了实验来证明。

下面的两行图是我们自己，对不同层的风格和内容的重构图。上面一行是不同层内容作为损失的内容重构。下面一行是多层组合风格损失的重构图。具体的层数，在每一幅图的下面有注明。结果表明确实层数增高的时候，内容重构图可变化性增加，具有更大的风格变化能力。而风格随着使用的层数越多，风格迁移的稳定性越强。所以，前面论文^[3]做出了这样的选择。同样，这个过程中，还有很多权重参数的设置，都是实验验证出来的。所以没有什么为什么，就是这样实验出来的效果好罢了。到这里，整个过程也就讲完了。

           Conv1_2                                 Conv2_2                                    Conv3_3                                    Conv4_3

                   Conv1_2,Conv2_2                       Conv1_2,Conv2_2,Conv3_3       Conv1_2,Conv2_2,Conv3_3,Conv4_3

3. 结果展示

下面是对台北101图像不同风格的迁移结果。

　 当然我们也做了一些改进，比如，两种风格迁移到一副图像会是什么样的结果呢？

 

 

参考文献：

1. Gatys L, Ecker A S, Bethge M. Texture synthesis using convolutional neural networks[C]//Advances in Neural Information Processing Systems. 2015: 262-270.
2. Gatys L A, Ecker A S, Bethge M. A neural algorithm of artistic style[J]. arXiv preprint arXiv:1508.06576, 2015.
3. Gatys L A, Ecker A S, Bethge M. Image style transfer using convolutional neural networks[C]//Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2016: 2414-2423.

4. https://zhuanlan.zhihu.com/p/23479658