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0. 前言

变分自编码器 (Variational Autoencoder, VAE)和生成对抗网络 (Generative Adversarial Network, GAN) 等生成模型非常适合生成逼真的图像。但是我们对潜编码了解得很少，更不用说如何在图像生成方面控制它们了。研究人员开始探索除像素分布外还能更好地表示图像的方法，发现图像可以分解为内容和风格。内容描述了图像中的构图，例如图像中间的一栋高楼。另一方面，风格是指图片的细节，例如墙壁的砖块或石材纹理或屋顶的颜色。在一天的不同时间显示同一栋建筑物的图像具有不同的色调和亮度，可以被视为具有相同的内容但风格不同。在本节中，我们将介绍神经风格迁移 (Neural Style Transfer)，以迁移图像的艺术风格。

1. 神经风格迁移

当卷积神经网络 (convolutional neural networks, CNN) 在 ImageNet 图像分类竞赛中胜过其他算法时，人们开始意识到它的潜力，并开始探索将其用于其他计算机视觉任务。在 Gatys 等人于 2015 年发表的《A Neural Algorithm of Artistic Style》论文中，演示了使用 CNN 将一幅图像的艺术风格转移到另一幅图像的方式：

与大多数需要大量训练数据的深度学习模型不同，神经风格迁移仅需要两个图像-内容图像和风格图像。我们可以使用经过训练的 CNN (例如 VGG) 将风格从风格图像迁移到内容图像上。如上图所示，A 是内容图像，B–D 是风格图像和风格化图像。
接下来，我们将从如何使用 CNN 提取图像特征入手，详细探讨有关如何实现神经风格迁移。

2. 使用 VGG 提取特征

分类 CNN 可以分为两部分。第一部分称为特征提取器 (feature extractor)，主要由卷积层组成。后一部分由几个全连接层组成，输出类别分数，称为分类器头 (classifier head)。同时，在 ImageNet 上为分类任务预先训练的 CNN 也可以用于其他任务。
例如，如果要为只有 10 个类别而不是 ImageNet 的 1000 个类别的其他数据集创建分类 CNN，则可以保留特征提取器，而只用一个新的分类器替换掉原分类器头。这就是迁移学习 (transfer learning)，我们可以转移或重用一些学到的知识到新的网络或应用中。许多用于计算机视觉任务(包括目标检测 (object detection) 和姿势估计 (pose estimation) )的深度神经网络都包括特征提取器，可以重用权重也可以从头开始训练。
在 CNN 中，随着对输出的深入了解，与详细像素值相比，它越来越了解图像内容的表示形式。为了更好地理解这一点，我们将构建一个网络来重建网络层看到的图像。图像重建的两个步骤如下：

1. 通过 CNN 向前计算图像以提取特征
2. 使用随机初始化的输入，我们训练输入，以便其重新创建与步骤 1 中的参考特征最匹配的特征

在正常的网络训练中，输入图像是固定的，并且使用反向传播的梯度来更新网络权重。在神经风格迁移中，所有网络层都被冻结，而我们使用梯度来修改输入。原始论文使用的是 VGG19，可以使用 Keras 中的预训练模型。VGG 的特征提取器部分由五个块组成，每个块的末尾都有一个下采样。每个块都有 2 到 4 个卷积层，整个 VGG19 具有 16 个卷积层和 3 个全连接层，因此 VGG19 中的数字 19 代表 19 个可训练权重的层。下图显示了不同的 VGG 配置：

接下来，将使用一个更简单的代码来实现内容重构，同时将进行扩展以执行风格。使用预训练的 VGG 提取 block4_conv2 的输出层：

vgg = tf.keras.applications.VGG19(include_top=False, weights='imagenet')
content_layers = ['block4_conv2']
content_outputs = [vgg.get_layer(x).output for x in content_layers]
model = Model(vgg.input, content_outputs)

预训练的 Keras CNN 模型分为两部分。底部由卷积层组成，通常称为特征提取器，而顶部是由全连接层组成的分类器头。因为我们只想提取特征而不关心分类器，所以在实例化 VGG 模型时设置 include_top = False。

3. VGG 预处理

Keras 预训练模型期望输入图像的 BGR 范围为 [0, 255]。因此，第一步是反转颜色通道，以将 RGB 转换为 BGR。VGG 对不同的颜色通道使用不同的平均值。在 preprocess_input() 内部，分别为 B，G 和 R 通道的像素值减去 103.939、116.779 和 123.68 的值。
执行前向计算，在对图像进行处理之前先对其进行预处理，然后再将其输入模型以返回内容特征。然后，我们提取内容特征并将其用作我们的目标：

def extract_features(image):image = tf.keras.applications.vgg19.preprocess_input(image *255.)content_ref = model(image)return content_ref
content_image = tf.reverse(content_image, axis=[-1])
content_ref = extract_features(content_image)

需要注意的是，由于图像已标准化为 [0., 1.]，因此我们需要通过将其乘以 255 将其恢复为 [0., 255.]。然后创建一个随机初始化的输入，该输入也将成为风格化的图像：

image = tf.Variable(tf.random.normal( shape=content_image.shape))

接下来，我们将使用反向传播从内容特征中重建图像。

4. 重建内容

在训练步骤中，我们将图像馈送到冻结的 VGG 中以提取内容特征，然后使用 L2 损失针对目标内容特征进行度量。自定义损失函数用于计算每个特征层的 L2 损失：

def calc_loss(y_true, y_pred):loss = [tf.reduce_sum((x-y)**2) for x, y in zip(y_pred, y_true)]return tf.reduce_mean(loss)

使用 tf.GradientTape() 计算梯度。在正常的神经网络训练中，将梯度应用于可训练变量，即神经网络的权重。但是，在神经风格迁移中，将梯度应用于图像。之后，将图像值剪裁在 [0., 1.] 之间：

for i in range(1,steps+1):with tf.GradientTape() as tape:content_features = self.extract_features(image)loss = calc_loss(content_features, content_ref)grad = tape.gradient(loss, image)optimizer.apply_gradients([(grad, image)])image.assign(tf.clip_by_value(image, 0., 1.))

使用 block1_1 重建图像，训练了 2000 步后，得到重构后的内容图像：

使用 block4_1 重建图像，训练了 2000 步后，得到重构后的内容图像：

可以看到使用层 block4_1 时，开始丢失细节，例如树叶的形状。当我们使用 block5_1 时，我们看到几乎所有细节都消失了，并充满了一些随机噪声：

如果我们仔细观察，树叶的结构和边缘仍然得到保留，并在其应有的位置。现在，我们已经提取了内容，提取内容特征后，下一步是提取风格特征。

5. 用 Gram 矩阵重建风格

正如我们在风格重建中所看到的那样，特征图(尤其是前几层)既包含风格又包含内容。我们可以使用 Gram 矩阵从图像中提取风格表示，该矩阵可计算不同卷积核响应之间的相关性。假设卷积层 1 的激活形状为 (H, W, C)，其中 H 和 W 是空间尺寸，C 是通道数，等于卷积核的数量，每个卷积核检测不同的图像特征。
当具有一些共同的特征(例如颜色和边缘)时，则认为它们具有相同的纹理。例如，如果我们将草地的图像输入到卷积层中，则检测垂直线和绿色的滤波器将在其特征图中产生更大的响应。因此，我们可以使用特征图之间的相关性来表示图像中的纹理。
要通过形状为 (H, W, C) 的激活来创建 Gram 矩阵，我们首先将其重塑为 C 个向量。每个向量都是大小为 H×W 的一维特征图。对 C 个向量执行点积运算，以获得对称的 C×C Gram 矩阵。在 TensorFlow 中计算 Gram 矩阵的详细步骤如下：

1. 使用 tf.squeeze() 将批尺寸 (1, H, W, C) 修改为 (H, W, C)
2. 转置张量以将形状从 (H, W, C) 转换为 (C, H, W)
3. 将最后两个维度展平为 (C, H×W)
4. 执行特征的点积以创建形状为 (C, C) 的 Gram 矩阵
5. 通过将矩阵除以每个展平的特征图中的元素数 (H×W) 进行归一化

通过一次卷积层激活来计算 Gram 矩阵：

def gram_matrix(x):x = tf.transpose(tf.squeeze(x), (2,0,1));x = tf.keras.backend.batch_flatten(x)num_points = x.shape[-1]gram = tf.linalg.matmul(x, tf.transpose(x))/num_pointsreturn gram

我们可以使用此函数为指定的风格层的每个 VGG 层获取 Gram 矩阵。然后，我们对来自目标图像和参考图像的 Gram 矩阵使用 L2 损失。损失函数与内容重建相同。创建 Gram 矩阵列表：

def extract_features(image):image = tf.keras.applications.vgg19.preprocess_input(image *255.)styles = self.model(image)styles = [self.gram_matrix(s) for s in styles]return styles

以下图像是从不同 VGG 图层的风格特征中重构得到的：

在从 block1_1 重建的风格图像中，内容信息完全消失，仅显示高频纹理细节。较高的层 block3_1，显示了一些卷曲的形状：

这些形状捕获了输入图像中风格的较高层次。Gram 矩阵的损失函数是平方误差之和而不是均方误差。因此，层次风格较高的层具有较高的固有权重。这允许传输更高级的风格表示形式，例如笔触。如果使用均方误差，则低层次的风格特征(例如纹理)将在视觉上更加突出，并且可能看起来像高频噪声。

6. 执行神经风格迁移

接下来，我们可以合并内容和风格重构中的代码，以执行神经风格迁移。
我们首先创建一个模型，该模型提取两个特征块，一个用于内容，另一个用于风格。内容重建使用 block5_conv1 层，从 block1_conv1 到 block5_conv1 的五层用于捕获来自不同层次结构的风格：

vgg = tf.keras.applications.VGG19(include_top=False,   weights='imagenet')
default_content_layers = ['block5_conv1']
default_style_layers = ['block1_conv1','block2_conv1','block3_conv1','block4_conv1','block5_conv1']
content_layers = content_layers if content_layers else default_content_layers
style_layers = style_layers if style_layers else default_style_layers
self.content_outputs = [vgg.get_layer(x).output for x in content_layers]
self.style_outputs = [vgg.get_layer(x).output for x in style_layers]
self.model = Model(vgg.input, [self.content_outputs, self.style_outputs])

在训练循环开始之前，我们从各自的图像中提取内容和风格特征以用作目标。虽然我们可以使用随机初始化的输入来进行内容和风格重建，但从内容图像开始进行训练会更快：

content_ref, _ = self.extract_features(content_image)
_, style_ref = self.extract_features(style_image)

然后，计算并添加内容和风格损失：

def train_step(self, image, content_ref, style_ref):with tf.GradientTape() as tape:content_features, style_features = self.extract_features(image)content_loss = self.content_weight * self.calc_loss(content_ref, content_features)style_loss = self.style_weight*self.calc_loss( style_ref, style_features)loss = content_loss + style_lossgrad = tape.gradient(loss, image)self.optimizer.apply_gradients([(grad, image)])image.assign(tf.clip_by_value(image, 0., 1.))return content_loss, style_loss  

以下是使用不同权重和内容层生成的风格化图像：

我们可以通过更改权重和层以创建所需的风格。