前言

本文分為以下部分：
第一節：深度學習在風格遷移上的背後原理；
第二節：風格遷移的程式碼詳解
第三節：總結

影象風格遷移指的是將影象A的風格轉換到影象B中去，得到新的影象，取個名字為new B，其中new B中既包含影象B的內容，也包含影象A的風格。如下圖所示：

從左到右依次為影象A，影象B，影象new B

本文著重介紹基於深度學習技術的風格遷移的原理及其實現，實現使用的工具如下：

• 框架：Tensorflow 1.4.1
• 語言：python 2.7
• 系統：ubuntu 16.04

注：其他條件同樣可行，如有問題，歡迎評論、私信

最終效果部分展示：

原圖：

，最滿意的就是左上角那一張了。

第一節：深度學習在風格遷移的背後原理

1.1 背後原理簡介

深度學習技術可謂無孔不入，在計算機視覺領域尤為明顯，影象分類、識別、定位、超解析度、轉換、遷移、描述等等都已經可以使用深度學習技術實現。其背後的技術可以一言以蔽之：卷積網路具有超強的影象特徵提取能力
其中，風格遷移演算法的成功，其主要基於以下兩點：

1. 兩張影象經過預訓練好的分類網路，若提取出的高維特徵(high−level$high-level$)之間的歐氏距離越小，則這兩張影象內容越相似
2. 兩張影象經過與訓練好的分類網路，若提取出的低維特徵(low−level$low-level$)在數值上基本相等，則這兩張影象越相似，換句話說，兩張影象相似等價於二者特徵的Gram$Gram$矩陣具有較小的弗羅貝尼烏斯範數。

基於這兩點，就可以設計合適的損失函式優化網路。

1.2 原理解讀

對於深度網路來講，深度卷積分類網路具有良好的特徵提取能力，不同層提取的特徵具有不同的含義，每一個訓練好的網路都可以視為是一個良好的特徵提取器，另外，深度網路由一層層的非線性函式組成，可以視為是複雜的多元非線性函式，此函式完成輸入影象到輸出的對映，因此，完全可以使用訓練好的深度網路作為一個損失函式計算器。

Gram$Gram$矩陣的數學形式如下：Gj(x)=A∗AT$G_j(x)=A\ast A^T$
Gram矩陣實際上是矩陣的內積運算，在風格遷移演算法中，其計算的是feature map之間的偏心協方差，在feature map 包含著影象的特徵，每個數字表示特徵的強度，Gram矩陣代表著特徵之間的相關性，因此，Gram矩陣可以用來表示影象的風格，因此可以通過Gram矩陣衡量風格的差異性。

1.3 論文解讀

本次主要介紹的是論文：Perceptual Losses for Real-Time Style Transfer and Super-Resolution
直接上圖：

網路框架分為兩部分，其一部分是影象轉換網路T$T$（image transfrom net）和預訓練好的損失計算網路VGG-16(loss network)，影象轉換網路T$T$以內容影象x$x$為輸入，輸出風格遷移後的影象y′$y^{{\prime }^{}}$，隨後內容影象yc$y_c$(也即是x$x$)，風格影象ys$y_s$，以及y′$y^{{\prime }^{}}$輸入vgg-16計算特徵，損失計算如下：
內容損失：lφ;jfeat(y;y)=1CjHjWj||φj(y′)−φj(y)||2$l_{feat}^{\phi ;j}{(}^y;y)=\frac{1}{C_j{H}_j{W}_j}||{\phi }_j(y^{{\prime }^{}})-{\phi }_j(y)|{|}^2$, 其中φ$\phi$代表深度卷積網路VGG-16

感知損失如下：lφ;jstyle(y;y)=||Gj(y′)−Gj(y)||2F$l_{style}^{\phi ;j}{(}^y;y)=||G_j(y^{{\prime }^{}})-G_j(y)|{|}_F^2$，其中G是Gram矩陣，計算過程如下：

Gφj(x)c′,c=||Gφj(y′)−Gφj(y)||$G_j^{\phi }(x{)}_{c^{{\prime }^{}},c}=||G_j^{\phi }(y^{{\prime }^{}})-G_j^{\phi }(y)||$

總損失定義如下：Losstotal=γ1lfeat+γ2lstyle$Los{s}_{total}={\gamma }_1{l}_{feat}+{\gamma }_2{l}_{style}$

其中影象轉換網路T定義如下圖：

網路結構三個卷積層後緊接著5個殘差塊，然後兩個上取樣（鄰近插值的方式），最後一個卷積層，第一層和最後一層的卷積核都是9x9，其餘均為3x3。每個殘差塊中包含兩層卷積。

第二節：程式碼詳解

本次實驗主要基於tf的slim模組，slim封裝的很好，呼叫起來比較方便。接下來分為網路結構，損失函式，以及訓練部分分別做介紹。

2.1 網路結構

slim = tf.contrib.slim
# 定義卷積，在slim中傳入引數
def arg_scope(weight_decay=0.0005):
    with slim.arg_scope([slim.conv2d, slim.fully_connected, slim.conv2d_transpose],
                        activation_fn=None<