风格迁移 Style transfer

Posted 2023-02-17 莫失莫忘Lawlite

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了风格迁移 Style transfer相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

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一、介绍

将一张图片的艺术风格应用在另外一张图片上

01_style-transfer

使用深度卷积网络CNN提取一张图片的内容和提取一张图片的风格，然后将两者结合起来得到最后的结果

二、方法

02_representation
- 我们知道 CNN 可以捕捉图像的高层次特征，如上图所示，内容图片经过CNN可以得到对应的图像表述(representation, 就是经过卷积操作的feature map)，然后经过重构可以得到近似原图的效果
- 特别是前面几层经过重构得到的结果和原图更接近，也说明前几层保留的图片细节会更多，因为后面还有pooling层，自然会丢弃调一些信息
- 这里的网络使用的是VGG-16 (如下图)，包含 13 个卷积层，3 个全连接层
04_vgg16

1、内容损失

假设一个卷积层包含 Nl 个过滤器 filters，则可以得到 Nl 个feature maps，假设 feature map的大小是 Ml (长乘宽)，则可以通过一个矩阵来存储 l 层的数据 Fl∈RNl×Ml
- $F^l_i,j$ 表示第 l 层的第 i 个filter 在 j 位置上的激活值
所以现在一张内容图片 p→ ，一张生成图片 x→ (初始值为高斯分布), 经过一层卷积层l可以得到其对应的特征表示： Pl 和 Fl , 则对应的损失采用均方误差: Lcontent(p→,x→,l)=12∑ij(Flij−Plij)2
- $F$ 和 $P$ 是两个矩阵，大小是 $N_l \\times M_l$ ，即l层过滤器的个数和 feature map 的长乘宽的值

2、风格损失

风格的表示这里采用格拉姆矩阵(Gram Matrix): Gl∈RNl×Nl Glij=∑kFlikFljk
- 格拉姆矩阵计算的是两两特征的相关性 , 即哪两个特征是同时出现的，哪两个特征是此消彼长的等，能够保留图像的风格
- ( 比如一幅画中有人和树，它们可以出现在任意位置，格拉姆矩阵可以衡量它们之间的关系，可以认为是这幅画的风格信息 )
假设 $\\overrightarrow a$ 是风格图像， $\\overrightarrow x$ 是生成图像， $A^l$ 和 $G^l$ 表示在 $l$ 层的格拉姆矩阵，则这一层的损失为： $E_{l} = \frac{1}{4 N_{l}^{2} M_{l}^{2}} \sum_{i, j} (G_{i j}^{l} - A_{i j}^{l})^{2}$

风格迁移 Style transfer

一、介绍

二、 方法

1、内容损失

2、风格损失

二、方法