前言
神经风格迁移一经提出，便引起了业界的巨大兴趣，一些网站允许用户上传照片以进行风格迁移，甚至有一些网站将其用于商品销售（例如“DIY数字油画定制照片”等等）。
神经风格迁移
图像可以分解为内容和风格，内容描述了图像中的构成，例如图像中的花草树木，风格是指图片的细节，例如湖面的纹理和树木的颜色。在一天的不同时间同一建筑的照片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Gatys等人发表的论文中，使用CNN将一幅图像的艺术风格转移到另一幅图像：
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——内容图像和样式图像。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)展示了是风格图像和风格化后的内容图像，结果令人惊异！有些人甚至使用该算法来创作和出售艺术品。有些网站和应用程序可以上传照片来进行风格迁移，而无需了解底层的原理，但作为技术人员，我们当然希望自己实现此模型。
使用VGG提取特征
分类器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，输出类概率得分，称为分类器头 (classifier head)。在ImageNet上为分类任务预先训练的CNN也可以用于其他任务，这就是所谓的迁移学习 (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。
在CNN中，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，并进行训练，以便其重建与步骤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。在原始的论文使用的是 VGG19， Keras 有一个可以使用的预训练模型。VGG 的特征提取器由五个块组成，每个块的末尾都有一个下采样。每个块都有2～4个卷积层，整个 VGG19 具有 16 个卷积层和 3 个全连接层。
在下文中，我们将实现内容重构，同时将其扩展以执行风格迁移。以下是使用预训练的 VGG 提取 block4_conv2 的输出层的代码：
# 因为我们只需要提取特征，所以在实例化VGG模型时使用include_top = False冻结网络参数vgg=tf.keras.applications.VGG19(include_top=False, weights='imagenet') content_layers= ['block4_conv2'] content_outputs= [vgg.get_layer(x).outputforxincontent_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模型时将设置 include_top = False。
图像加载
首先需要加载内容图像和风格图像：
defscale_image(image): MAX_DIM=512scale=np.max(image.shape)/MAX_DIMprint(image.shape) new_shape=tf.cast(image.shape[:2]/scale, tf.int32) image=tf.image.resize(image, new_shape) returnimagecontent_image=scale_image(np.asarray(Image.open('7.jpg'))) style_image=scale_image(np.asarray(Image.open('starry-night.jpg')))
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，可以使用 tf.keras.applications.vgg19.preprocess_input() 进行预处理，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。
以下是前向计算代码，在对图像进行前向计算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：
defextract_features(image): image=tf.keras.applications.vgg19。preprocess_input(image*255.) content_ref=model(image) returncontent_refcontent_image=tf.reverse(content_image, axis=[-1]) content_ref=extract_features(content_image)
在代码中，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。
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$L_2$损失针对目标内容特征进行度量，用于计算每个特征层的L2损失：
defcalc_loss(y_true, y_pred): loss= [tf.reduce_sum((x-y)**2) forx, yinzip(y_pred, y_true)] returntf.reduce_mean(loss)
使用 tf.GradientTape() 计算梯度。在正常的神经网络训练中，将梯度更新应用于可训练变量，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，如下所示：
foriinrange(1,steps+1): withtf.GradientTape() astape: 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，下一步是提取样式特征。
用Gram矩阵重建风格
在内容重建中可以看出，特征图（尤其是前几层）既包含风格又包含内容。那么我们如何从图像中提取风格特征呢？方法是使用 Gram 矩阵，该矩阵可计算不同滤波器响应之间的相关性。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，等于滤波器的数量，每个滤波器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。
计算 Gram 矩阵的代码如下：
defgram_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_pointsreturngram
可以使用此函数为指定的样式层的每个 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 矩阵列表的代码如下：
defextract_features(image): image=tf.keras.applications.vgg19.preprocess_input(image*255.) styles=self.model(image) styles= [self.gram_matrix(s) forsinstyles] returnstyles
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。
实现神经风格转换
现在，我们可以合并内容和风格重构中的代码，以执行神经样式转移。
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，另一个用于样式。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，如下所示：
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_layersifcontent_layerselsedefault_content_layersstyle_layers=style_layersifstyle_layerselsedefault_style_layersself.content_outputs= [vgg.get_layer(x).outputforxincontent_layers] self.style_outputs= [vgg.get_layer(x).outputforxinstyle_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，我们计算并添加内容和风格损失：
deftrain_step(self, image, content_ref, style_ref): withtf.GradientTape() astape: 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.)) returncontent_loss, style_loss
效果展示
以下是使用不同权重和内容层生成的4个风格化图像：
可以通过更改权重和层以创建所需的样式。
当然此模型也存在产生一张图片需要几分钟的时间的缺点，不能做到实时迁移，对于相关改进模型将在之后进行探讨。
