Keras深度学习实战（20）——神经风格迁移详解

Posted 2022-08-29 盼小辉丶

Keras深度学习实战（20）——神经风格迁移详解

• • 0. 前言
  • 1. 神经风格迁移原理
  • 2. 模型分析
  • 3. 使用 Keras 实现神经风格迁移
  • 小结
  • 系列链接

0. 前言

在 DeepDream 图像生成算法的学习中，我们通过修改像素值试图使神经网络中卷积核的激活最大化。但是，这并不具备灵活生成指定风格图像的功能，因此，本节我们继续学习神经风格迁移算法。在神经风格迁移中，我们需要一个内容图像和一个风格图像，我们的目标是保持内容图像的同时融和风格图像中的风格样式，以组合这两个图像生成全新图像。

1. 神经风格迁移原理

在进行实战前，我们首先了解神经风格迁移的相关原理。我们以与 DeepDream 算法类似的方式修改原始图像，但是，不同的是，在神经风格迁移模型中需要将损失值分为内容损失和风格损失。内容损失用于衡量生成的图像与内容图像之间的差异程度。风格损失用于衡量风格图像与生成的图像之间的关联程度。
尽管上述损失可以根据图像间的差异进行计算，但实际上，我们使用图像在网络层中的激活而不是原始图像来计算损失值。例如，第 2 层的内容损失是内容图像和生成的图像通过第 2 层神经网络层得到的激活之间的平方差。
计算内容损失较为简单，接下来我们继续学习如何计算生成图像和风格图像之间的相似度。我们将使用一种称为 gram 矩阵的技术，gram 矩阵用于计算生成图像和风格图像之间的相似度，相似度的计算方法如下：

$$L_{GM}(S,G,l)=\frac{1}{4N_l^2{M}_l^2}\sum _{ij}(GM[l](S{)}_{ij}-GM[l](G{)}_{ij}{)}^2$$

其中 $GM[l]$ 是风格图像 $S$ 和生成图像 $G$ 在第 $l$ 层的 gram 矩阵值。gram 矩阵是通过将矩阵与其自身的转置矩阵相乘得到的。
计算得到风格损失和内容损失后，最终生成的修改图像是使总损失最小的图像，即令风格和内容损失的加权平均值最小。

2. 模型分析

在了解了神经风格迁移的基本原理之后，我们继续对模型的运行流程进行分析，主要通过以下步骤实现神经风格迁移：

• 通过预训练的模型处理图像，并在预定义的网络层上提取图像特征
  • 将内容图像输入到预训练模型中，并在预定义的内容网络层上提取图像特征
  • 计算内容损失
  • 将风格图像输入到预训练模型中，并在预定义的风格网络层上提取图像特征，然后计算风格图像的 gram 矩阵值
• 将生成图像传递给风格图像所经过的同样的网络层，并计算对应的 gram 矩阵值
• 提取两个图像的 gram 矩阵值的平方差，得到的结果即为风格损失
• 总损失为风格损失和内容损失的加权平均值
• 根据损失修改输入图像，得到令总损失最小的图像即为最终的图像

3. 使用 Keras 实现神经风格迁移

了解了模型原理和运算流程后，在本节中，我们利用 Keras 实现神经风格迁移。

(1) 导入所需要的库，以及用于神经风格迁移的内容图像和风格图像：

from keras.applications import vgg19
from keras import backend as K
import numpy as np
import cv2
from PIL import Image
from matplotlib import pyplot as plt
import tensorflow as tf
tf.compat.v1.disable_eager_execution()

style_img = cv2.imread('Vincent_van_Gogh_779.jpg')
style_img = cv2.cvtColor(style_img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
style_shape = style_img.shape

content_img = cv2.imread('3.jpeg')
content_img = cv2.cvtColor(content_img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
content_shape = content_img.shape

(2) 为了便于理解神经风格迁移算法的效果，在生成图像前先查看风格和内容图像：

plt.subplot(211)
# 为了进行对比，将风格图像进行缩放，以与内容图像具有相同的尺寸
plt.imshow(cv2.resize(style_img, (content_shape[1], content_shape[0])))
plt.title('Style image')
plt.axis('off')
plt.subplot(212)
plt.imshow(content_img)
plt.title('Content image')
plt.axis('off')
plt.show()

(3) 初始化 VGG19 模型，以便获取输入图像在网络层中的特征输出：

from keras.applications import vgg19
model = vgg19.VGG19(include_top=False, weights='imagenet')

(4) 定义图像预处理和逆处理函数：

def preprocess_image(img):
    img = np.array(img).astype(float)
    img = np.expand_dims(img, axis=0)
    # 数据预处理
    img[:, :, :, 0] -= 103.939
    img[:, :, :, 1] -= 116.779
    img[:, :, :, 2] -= 123.68
    img = img[:, :, :, ::-1] / 255
    return img

def deprocess_image(x):
    x = x[:, :, :, ::-1] * 225
    x[:, :, :, 0] += 103.939
    x[:, :, :, 1] += 116.779
    x[:, :, :, 2] += 123.68
    x = np.clip(x, 0, 255).astype('uint8')[0]
    x = Image.fromarray(x).resize((content_shape[1], content_shape[0]))
    return x

(5) 使用定义的 preprocess_image 函数对内容图像进行预处理，并将其输入到模型中以提取 VGG19 模型 block3_conv4 层的特征值：

content_img = preprocess_image(content_img)

get_3rd_layer_output = K.function([model.layers[0].input],[model.get_layer('block3_conv4').output])
layer_output_base = get_3rd_layer_output([content_img])[0]

在以上代码中，我们定义了一个函数 get_3rd_layer_output 用于获取输入图像并提取预定义层的输出特征。

(6) 接下来，定义需要提取用于计算内容和风格损失的神经网络图层，并为每一网络层分配相应权重：

layer_contributions_content = 'block3_conv4': 0.1

layer_contributions_style = 'block1_conv1':5,
                        'block2_conv1':10,
                        'block3_conv1':10,
                        'block4_conv1':15,
                        'block5_conv1':15

在以上代码中，我们定义了用于计算内容和风格损失的网络层，并为这些网络分配了不同权重，用于计算总损失。

(7) 定义 gram 矩阵和风格损失函数：
我们首先定义函数 gram_matrix，用于计算输入的 gram 矩阵：

def gram_matrix(x):
    # 对图像进行展平
    features = K.batch_flatten(K.permute_dimensions(x, (2, 0 ,1)))
    # 计算特征矩阵和特征转置矩阵的点积
    gram = K.dot(features, K.transpose(features))
    return gram

在以下代码中，我们将按照“神经风格迁移原理”小节中介绍的风格损失方程的定义计算风格损失：

def style_loss(style, combination):
    S = gram_matrix(style)
    C = gram_matrix(combination)
    channels = 3
    size = content_img.shape[0] * content_img.shape[1]
    return K.sum(K.square(S - C)) / (4. * (pow(channels, 2)) * (pow(size, 2)))

(8) 初始化损失值函数，计算内容损失：

layer_dict = dict([(layer.name, layer) for layer in model.layers])
loss = K.variable(0.)

for layer_name in layer_contributions_content:
    coeff = layer_contributions_content[layer_name]
    activation = layer_dict[layer_name].output
    scaling = K.prod(K.cast(K.shape(activation), 'float32'))
    loss = loss + coeff * K.sum(K.square(activation - layer_output_base)) / scaling

在以上代码中，根据内容神经网络层 layer_contributions_content 的损失来更新损失值，layer_output_base 是将原始图像通过内容神经网络层时的输出。激活 activations (即基于修改后的图像提取到的特征)和 layer_output_base 之间的差异越大，则图像内容损失越大。
然后，计算风格损失：

for layer_name in layer_contributions_style:
    coeff = layer_contributions_style[layer_name]
    activation = layer_dict[layer_name].output
    scaling = K.prod(K.cast(K.shape(activation), 'float32'))
    style_layer_output = K.function([model.layers[0].input], [model.get_layer(layer_name).output])
    layer_output_style = style_layer_output([preprocess_image(style_img)])[0][0]
    loss = loss + style_loss(layer_output_style, activation[0])

在以上代码中，我们以与计算内容损失相同的方式计算风格损失，不同的是，风格损失的计算使用不同的神经网络层。

(9) 构建函数将输入图像映射到损失值和相应的梯度变化值：

input_image = model.input
grads = K.gradients(loss, input_image)[0]
grads /= K.maximum(K.mean(K.abs(grads)), 1e-7)
outputs = [loss, grads]
fetch_loss_and_grads = K.function([input_image], outputs)

def eval_loss_and_grads(img):
    outs = fetch_loss_and_grads([img])
    loss_value = outs[0]
    grad_values = outs[1]
    return loss_value, grad_values

以上代码以与 DeepDream 算法类似，使用以上代码可以获取损失和梯度变化值以生成风格迁移图像。

(9) 最后，在多个 epochs 内运行模型，观察生成的图像：

img = content_img.copy()

for i in range(2000):
    step=0.001
    loss_value, grad_values = eval_loss_and_grads(img)
    print('...Loss value at', i, ':', loss_value)
    img = img - step * grad_values
    if((i+1)%100 == 0):
        img2 = img.copy()
        img2 = deprocess_image(img2)
        plt.imshow(img2)
        plt.axis('off')
        plt.show()

使用以上代码生成的图像，得到内容图像和风格图像的融合后的风格迁移图片：

可以通过选择不同的神经网络层来计算内容和风格损失，并为不同网络层分配不同的权重系数，观察生成图像的差别。

小结

使用神经风格迁移算法生成图像的核心思想与 DeepDream 算法类似，通过获取损失和梯度变化值以生成风格迁移图像，将内容图像和风格参考图像混合在一起。在本节中，首先介绍了神经风格迁移的核心思想与风格迁移图像的生成流程，然后利用 Keras 从零开始实现了神经风格迁移算法，可以通过修改模型中的超参数来生成不同观感的图像。

系列链接

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