风格迁移-Fast Style Transfer

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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-Fast Style Transfer相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

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X为输入图片

fw 风格迁移的网络

yc就是X

ys是风格后的图片

y帽为输入图片X经过fw 风格迁移的网络生成的图片 y帽在内容上与yc相类似,在风格上与ys相类似。

 

Fast Style Transfer的训练步骤如下:

1 输入一张图片x到fw中得到结果y帽

2 将y帽与yc输入到loss network(VGG-16)中,计算它的relu3_3的输出,并计算它们的均方误差作为content loss

3 将y帽与ys输入到loss network(VGG-16)中,计算它的relu1_2,relu2_2,relu3_3,relu4_3的输出,再计算它们的Gram Matrix的均方误差作为style loss 

4 两个损失相加,并反向传播。更新fw的参数,固定loss network不动。

5 回到第一步,重新训练fw.

简单的数学原理如下:

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源码地址:https://github.com/jcjohnson/neural-style 

参考博客及书籍:

1 深度学习框架pytorch入门及实践 陈云

2 https://blog.csdn.net/Hungryof/article/details/53981959

 

以上是关于风格迁移-Fast Style Transfer的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

风格迁移(Style Transfer)首次学习总结

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样式迁移 Style Transfer 动手学深度学习v2

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PyTorch-11 进行神经风格迁移neural style tutorial