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图像风格迁移技术

图像风格迁移是指将一张图像的内容与另一张图像的风格相融合，生成具有新风格的图像。

风格（style）是指图像中不同空间尺度的纹理、颜色和视觉图案，内容（content）是指图像的高级宏观结构

风格迁移这一想法与纹理生成的想法密切相关，在 2015 年开发出神经风格迁移之前，这一想法就已经在图像处理领域有着悠久的历史。但事实证明，与之前经典的计算机视觉技术实现相比，基于深度学习的风格迁移实现得到的结果是无与伦比的，并且还在计算机视觉的创造性应用中引发了惊人的复兴。

风格迁移其主要应用场景如在艺术创作场景，将不同艺术风格应用于图像，可以创造出独特的艺术效果，使作品具有新的视觉呈现。或者在社交平台上风格化滤镜，图像增强等。

历史发展历程

• 早期方法：最早的图像风格迁移方法是基于优化的方法，如L. A. Gatys等人提出的"Neural Style Transfer"（神经风格迁移）算法。该算法通过最小化内容图像与风格图像之间的差异，同时最大化生成图像与风格图像之间的相似性来实现风格迁移。这种方法需要进行大量的迭代优化，计算成本较高。

• 基于卷积神经网络（CNN）的方法：随着深度学习的发展，基于卷积神经网络的方法逐渐成为主流。Gatys等人的方法启发了后续的研究者，他们提出了一系列基于CNN的图像风格迁移算法，如"Perceptual Losses for Real-Time Style Transfer and Super-Resolution"（实时风格迁移和超分辨率的感知损失）和"Instance Normalization: The Missing Ingredient for Fast Stylization"（实例归一化：快速风格化的缺失要素）。

• 基于生成对抗网络（GAN）的方法：生成对抗网络是一种强大的深度学习架构，被广泛用于图像生成任务。在图像风格迁移中，也有研究者采用GAN来实现更好的风格迁移效果。例如，“CycleGAN: Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks”（CycleGAN：使用循环一致性对抗网络进行无配对图像转换）是一种无需成对训练数据的图像风格迁移方法，它可以在不同风格的图像之间进行转换。

下表对上文的几种常见的图像风格迁移算法优缺点进行描述。

算法名称	特点	优缺点
Neural Style Transfer（神经风格迁移）	- 基于优化的方法，生成图像与风格图像之间的相似性较高。 - 需要进行大量的迭代优化，计算成本较高。 - 可能会出现一些艺术上的不稳定性，生成图像的细节不够清晰。	优点：生成图像与风格图像相似度高。 缺点：计算成本高，生成图像细节不清晰。
Fast Neural Style Transfer（快速神经风格迁移）	- 通过引入一个风格化网络，加速了风格迁移的过程。 - 可以实时地对图像进行风格迁移。 - 生成的图像细节相对较清晰。	优点：风格迁移速度快，生成图像细节清晰。 缺点：对大尺寸图像的处理可能存在困难。
CycleGAN（循环一致性对抗网络）	- 无需成对训练数据，可以在不同风格的图像之间进行转换。 - 基于生成对抗网络，生成的图像质量较高。 - 可以处理无配对的训练数据，具有较大的灵活性。	优点：无需成对训练数据，生成图像质量高。 缺点：对于复杂的风格迁移任务，可能需要更多的训练数据。

相关学习资源

• 论文：

  • Gatys, L. A., Ecker, A. S., & Bethge, M. (2016). A neural algorithm of artistic style. arXiv preprint arXiv:1508.06576.
  • Johnson, J., Alahi, A., & Fei-Fei, L. (2016). Perceptual losses for real-time style transfer and super-resolution. In European conference on computer vision (pp. 694-711). Springer, Cham.
  • Ulyanov, D., Vedaldi, A., & Lempitsky, V. (2016). Instance normalization: The missing ingredient for fast stylization. arXiv preprint arXiv:1607.08022.
  • Zhu, J. Y., Park, T., Isola, P., & Efros, A. A. (2017). Unpaired image-to-image translation using cycle-consistent adversarial networks. In Proceedings of the IEEE international conference on computer vision (pp. 2223-2232).

• 代码实现：

  • Neural Style Transfer in TensorFlow
  • Fast Neural Style Transfer in PyTorch
  • CycleGAN in PyTorch

Neural Style Transfer（神经风格迁移）

自Leon A. Gatys、Alexander S. Ecker 和 Matthias Bethge 于 2015 年发表的文章“A neural algorithm of artistic style”以来，风格迁移开始不断地改进，也出现了许多变体。

其中风格迁移的流程可以为以下公式

这是原论文的演示图（左下角的小图为对应的风格）

内容 & 风格表示

我们需要让输出的目标图像既符合原始图像和目标风格，就需要内容和风格进行表示。

在深度学习实现上，我们需要确定我们的的目标是什么，就是保存原始图像的内容，同时采用参考图像的风格。那么就有一个适当的损失函数将对其进行最小化，如下：
$$\begin{gathered} loss=distance(style(reference\_image)-style(generated\_image))+ \\ distance(content(original\_image)-content(generated\_image)) \end{gathered}$$
这里的 distance 是一个范数函数（用来衡量向量或矩阵的大小或长度），比如 L2 范数；content 是一个函数，输入一张图像，并计算出其内容的表示；style 是一个函数，输入一张图像，并计算出其风格的表示。将这个损失最小化，会使得 style(generated_image) 接近于 style(reference_image)、content(generated_image) 接近于 content(generated_image)，从而实现我们定义的风格迁移。

Gatys 等人通过深度卷积神经网络能够从数学上定义 style和 content 两个函数。

内容
在CNN卷积网络进行对象识别任务中，随着层次的加深对象的信息输出更加的明确，较前的层数特征图输出到一些更加通用的结构，比如猫狗分类中的基础边缘线条，而更深的层可以捕捉到更加全局和抽象的结构，如猫耳，猫眼睛。根据这个模式，我们可以通过不同深度的层特征图重建输入图像以可视化层所包含输入图像的信息，如下图可以看到深层的特征图包含了图像中对象的全局排列信息（高级、抽象），但是像素值信息会丢失。浅层的层特征图重建图像几乎是完整的精确像素值。

这样一来在内容上的损失函数便是在一个预训练模型（需要在大型数据集下训练好的能有效提取特征的模型）同一深的层激活的范式数，这样至少在深的层看来，二者图像的内容是一致的。

风格
同样的，不同深度的层特征图包含了不同空间尺度的输入图像的信息，基于此Gatys等人在每一层特征图中采用格拉姆矩阵（Gram matrix）（描述特征图之间的相关性），即特征值的内积，以在不同空间尺度下提取不同滤波器的特征图之间的相互关系（纹理），得到输入图像的多尺度的纹理信息（不捕获全局排列信息）。如上图层激活所包含的风格信息(颜色和局部排列信息)，abcde图为不同子集的CNN层的风格重建图像的风格，（“conv1 1”（a）、“conv1 1”和“conv2 1”（b）、“conv1 1”、“conv2 1”和“conv3 1”(c)、“conv1 1”、“conv2 1”、“conv3 1”和“conv4 1”(d)、“conv1 1”、“conv2 1”、“conv3 1”、“conv4 1”和“conv5 1”(e)) 这会输出与参考图像风格越来越模式匹配的输出，且会忘记其全局排列信息.

通过使输出图像和风格图像在不同尺度的层激活都有相似的相互关系，即不同尺度的纹理都很相同，便可以实现风格的迁移。

此外，在风格和内容上我们还需要定义贡献强度，这里我们可以通过损失函数的权重来实现即可

通过这两种构建损失函数进行优化，便可以使得模型输出图像符合在深层次中“看到”的图像内容是一致的，不同层中特征图的内部特征相互关系的是相似的以实现目标

论文实现（Keras实现）

神经风格迁移可以用任何预训练的模型进行实现（只要能够很好实现前面所述的目标即可），原论文所实现的是VGG19网络。

神经风格迁移流程一般为 计算层激活 -> 计算损失函数 -> 梯度下降最优化损失函数

1. 网络层激活：输出目标图像，原始图像，参考图像的层激活输出
2. 计算损失函数： 通过所求的层激活计算对应的内容和风格损失函数
3. 梯度下降优化：通过梯度下降的方式减小损失函数，训练模型参数使得模型能学习到参考图像风格的纹理和保持内容的不变

具体在实现上来说流程如下

1. 使图像尺寸大小相似(如果差异很大,由于模型中尺度变换会使得风格迁移很麻烦)

2. 读取图像, 加载预训练模型,得到层激活

3. 根据层激活构建需要最小化的最终损失（需要注意的是在重建图像需要添加总变差损失平滑图像）

   在图像重建或图像去噪任务中，通常将总变差损失与其他损失函数（如均方误差损失）相结合，通过权衡平滑性和重建准确性。在这里需要注意的是Loss的权重值。

   如果强调注重风格则可能会没有任何内容的结构，如从左到右是强调内容的强度，其中层次越深，生成的图像纹理越抽象（每列上方的数字表示强调照片内容匹配与艺术品风格之间的比率α/β)

   

4. 设置梯度下降优化算法(论文所实现的方案为L-BFGS 算法,)

5. 训练模型

以下是是实现的一个效果，

该技术对图像仅仅是改变图像纹理（风格迁移），如果风格参考图像有明显的纹理信息和高度自相关时（原论文采用的梵高画像就有着很好的纹理特征），且内容信息不复杂，不需要高层次细节就能被识别，该算法效果最好，因此该算法通常也难以迁移一个抽象的风格，比如将一个肖像的绘画风格迁移过来，这是一个很抽象的流程，该算法更多的可以看作是信号处理过程，所以不要指望能发生魔法般的效果👀。

此外，该算法实现风格迁移速度很慢（我们可以适当减少训练轮次或减小图片像素，建议在晚上睡觉前跑一遍👀），尤其是图像较大的情况，但是这种低层次的纹理变化很简单，我们可以通过花费大量的时间参考某一个固定风格图像批量生成许多输入 - 输出样例图像，并训练一个小型前馈卷积神经网络学习这种变换，就可以非常快速进行这种变换（秒级）

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