keras如何实现图像风格转换-

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前言

说到深度学习的应用，第一个想到的就是Prisma App的图像风格转换。既然感兴趣就直接开始干，读了论文，一知半解；看了别人的源码，才算大概了解的具体的实现，也惊叹别人的奇思妙想。

1. 论文可以参考【A Neural Algorithm of Artistic Style】，网上也有中文的版本。

   http://arxiv.org/abs/1508.06576

2. 使用的工具：py34、keras1.1.2、theano0.8.2、GeForce GT 740M (CNMeM is disabled, cuDNN not available)。

实现原理

1. 总流程

• 实现流程如下，可以看到这里总共分为5层，本次实验使用vgg16模型实现的。
  

• 如上，a有个别名是conv1_1，b是conv2_1，依次类推，c，d，e对应conv3_1，conv4_1，conv5_1；输入图片有风格图片style image和内容图片content image，输出的是就是合成图片，然后用合成图片为指导训练，但是训练的对象不像是普通的神经网络那样训练权值w和偏置项b，而是训练合成图片上的像素点，以达到损失函数不断减少的效果。论文使用的是随机的噪声像素图为初始合成图，但是使用原始图片会快一点。

2. 内容损失函数 - Content Loss

• 下面是content loss函数的定义。
  

• l代表第l层的特征表示，p是原始图片，x是生成图片。公式的含义就是对于每一层，原始图片生成特征图和生成图片的特征图的一一对应做平方差。

3. 风格损失函数 - style loss

• 在定义风格损失函数之前首先定义一个Gram矩阵。
  

• F是生成图片的特征图。上面式子的含义：Gram第i行，第j列的数值等于把生成图在第l层的第i个特征图与第j个特征图分别拉成一维后相乘求和。
  

• 上面是风格损失函数，Nl是指生成图的特征图数量，Ml是图片宽乘高。a是指风格图片，x是指生成图片。G是生成图的Gram矩阵，A是风格图的Gram矩阵，wl是权重。

4. 总损失

• 总损失函数如下，alpha与beta比例为1*10^-3或更小。
  

代码讲解

1. 图片预处理和还原

2. content loss

3. style loss

结果

1. 可以看出效果每一代都有进步，因为自己的显卡渣，跑一代估计要1.5个小时，自己测试的时候总共跑了14个小时，不过这里有个技巧，就是可以把上一代的图片继续做输入，这样中途有什么事就可以停止。下次只要把上次输出的图片当输入就可以。

2. vgg16模型加载原项目的权值。

3. 具体项目代码可见githua上的代码、权值文件和测试图片，因为中途修改过，可能有些地方需要改过来，不过代码比较简单，估计很快就可以找到问题了。

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