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本文的完整代码和部署教程已上传至本人的GitHub仓库，欢迎各位朋友批评指正！

1.各代码文件详解

1.1 train.py

train.py 文件负责训练神经风格迁移模型。

• 加载内容和风格图片：使用 utils.load_image 函数加载并预处理内容和风格图片。
• 初始化生成图像：将内容图像加上随机噪声作为初始生成图像。
• 加载模型：实例化并加载神经风格迁移模型。
• 设置优化器和损失函数：使用 Adam 优化器和均方误差损失函数。
• 定义内容损失和风格损失的计算函数：包括 _compute_content_loss, compute_content_loss, gram_matrix, _compute_style_loss, compute_style_loss, 和 total_loss。
• 计算目标内容图片和风格图片的特征：通过模型提取内容和风格特征。
• 创建保存生成图片的文件夹：检查并创建输出目录。
• 训练过程：使用 tqdm 显示训练进度条，进行多轮训练，每轮训练后保存生成的图片。

1.2 model.py

model.py 文件定义了神经风格迁移模型。

• 定义获取 VGG19 模型的函数：get_vgg19_model 函数从预训练的 VGG19 模型中提取指定层。
• 定义神经风格迁移模型类：NeuralStyleTransferModel 类继承自 nn.Module，包含模型的初始化和前向传播方法。

1.3 utils.py

utils.py 文件包含图像处理的辅助函数。

• 定义图像归一化和反归一化函数：normalization 和 denormalization 函数对图像进行归一化和反归一化处理。
• 定义加载和保存图像的函数：load_image 函数加载并预处理图像，save_image 函数保存生成的图像。

1.4 settings.py

settings.py 文件包含训练过程中的各种配置参数。

• 定义各种配置参数：包括内容图像路径、风格图像路径、输出目录、图像宽度和高度、学习率、训练轮数、每轮训练步数、内容损失和风格损失的权重因子、内容层和风格层的配置。

2.环境要求

• 操作系统：Windows, macOS, 或 Linux
• Python 版本：Python 3.6 及以上
• 依赖库：
  • torch：用于深度学习模型的构建和训练
  • torchvision：用于图像处理和预训练模型
  • PIL (或 Pillow)：用于图像加载和保存
  • tqdm：用于显示训练进度条

3.结果展示

示例一

风格图片

原始图片

迁移结果

示例二

风格图片

原始图片

迁移结果

示例三

风格图片

原始图片

迁移结果

本文参考了这一项目，在此深表感谢！这一项目使用的是tensorflow，本文采用的是当今更常用的pytorch。另外在学习过程中阅读了这一教程，这个教程也是采用了tensorflow，需要先用一个大数据集训练模型，但由于环境版本过旧，代码无法成功运行，将tensorflow改为pytorch后（代码在这个仓库），发现训练时间过长，且迁移效果很差，遂不采用这种思路，转为神经风格迁移，直接学习风格图片的特征并运用到原始图片上，训练速度很快且效果较好。