Neural Style Transfer with Tensorflow and Python
作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
神经风格迁移（Neural Style Transfer）是一种基于卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNNs）的计算机视觉方法，其核心功能是实现图像风格转换。该方法通过将源图像的风格应用于目标图像，生成具有目标图像风格的新图像。在多个领域中得到广泛应用，包括美颜、照片修复、视频特效制作等。本文旨在详细阐述使用TensorFlow框架和Python语言实现神经风格迁移的方法。首先，我们将从CNN的基础知识入手，深入探讨神经风格迁移的理论和技术原理。接着，我们将介绍基于VGG-19深度神经网络模型的实现方法，并通过实际代码实践加深理解。最后，我们将总结本文的主要内容，并展望未来研究的可能方向。
2.基本概念术语说明
2.1 卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种复杂的深度神经网络，由一系列卷积层和池化层构成。这些结构单元被设计用于从图像中提取丰富的特征信息，包括边缘、色调和纹理等基本元素。CNN能够从输入图像中自动提取具有代表性的图像特征，从而实现对图像内容的深入理解和分析。
2.2 感知机(Perceptron)
感知机（Perceptron）是神经网络中最基本的模型。这是一个仅包含输入层、输出层以及中间的隐藏层的单层网络。其学习机制等同于线性回归模型的优化方法。
2.3 VGG-19网络结构
VGG网络（VGGNet）是深度学习领域的重要成果之一。该网络由22个卷积层和3个全连接层构成，其中最初的几层为卷积层，后续的为全连接层。值得注意的是，VGG网络摒弃了传统池化层的使用，并在每一层均执行最大池化操作。其结构如图所示。
VGG网络架构主要受到AlexNet的影响。值得注意的是，在AlexNet之后，更深层次的网络架构越来越受欢迎。VGG-19是最深入的、最复杂的CNN之一，也是当前最常用的CNN之一。它的架构如图所示。
3.核心算法原理和具体操作步骤以及数学公式讲解
3.1 原理概述
神经风格迁移的核心机制是通过抽象源图像与目标图像之间的样式特征，从而生成具有目标图像风格的新图像。具体而言，首先，利用神经网络模型将原始图像的风格特征迁移到目标图像中。接着，通过生成模型，将源图像的风格特征注入到目标图像中。具体步骤如下：首先，通过卷积层提取图像的主要特征，包括边缘、颜色和纹理等细节信息；其次，通过重建损失函数（Reconstruction Loss Function），评估生成图像与目标图像之间的相似程度；最后，经过多次迭代优化，生成图像的特征逐步调整，最终实现具有目标图像风格的新图像生成。
3.2 生成模型
该生成模型由两部分构成，即特征提取器和风格迁移器。特征提取器负责从图像中提取关键特征，包括边缘、色调和纹理等，并将其映射到另一个空间域中，以便于后续的特征学习和处理。风格迁移器则通过特征转移关系，将源图像的风格特征应用到目标图像中。因此，整个生成模型由两部分构成，即特征提取器和风格迁移器。如图所示：
3.2.1 特征提取器
该提取器从输入图像中提取图像特征。我们选择VGG-19作为我们的特征提取器。它在深度学习领域具有重要地位，其架构如图所示。
为了提取图像特征，我们可以利用VGG-19模型的卷积层结构，包括第一层、第二层和第三层卷积层。每个卷积层都会将输入图像的尺寸减半。因此，当处理较大尺寸的图像时，应重复此过程以缩小图像尺寸。最终，输出的特征向量数量与输入图像的分辨率存在直接关系。如果使用预训练好的VGG-19模型，我们只需导入其权重参数即可，无需进行模型重新训练。
3.2.2 风格迁移器
风格迁移器用于将源图像的特征迁移至目标图像的特征。具体而言，风格迁移器首先计算源图像与目标图像的特征差异，通过分析这些差异，最终实现源图像特征的迁移至目标图像。该过程涉及两个输入图像，分别为源图像和目标图像。通过特征提取器，分别从源图像和目标图像中提取出各自的特征。随后，通过特征间的对比分析，构建Gram矩阵，该矩阵用于量化源图像的风格特征。Gram矩阵的维度等于图像通道数乘以图像宽度再乘以图像高度，其元素代表了不同特征维度之间的关联程度。
接下来，我们计算两个特征之间的余弦相似度。公式如下：
cosine_sim = tf.reduce_sum(tf.multiply(A, B), axis=None)/(tf.norm(A)*tf.norm(B))
该段代码中，reduce_sum()函数用于计算两个特征的内积，其中axis=None表示将所有维度进行内积计算。norm()函数用于计算两个特征向量的范数。余弦相似度的取值范围是[-1,1]，当余弦相似度达到最大值1时，说明这两个特征向量完全一致；而当余弦相似度达到最小值-1时，则表示这两个特征向量完全不相似。
在此阶段，我们采用L2正则化方法，通过最小化两个特征之间的差异来优化模型参数。在每个通道c上，我们计算相应的损失值：
loss_c = tf.nn.l2_loss(style_features[:, :, :, c]-target_style_gram[:, :, :, c])/(num_channels**2)
这里的style_features和target_style_gram分别对应源图像的特征表示和目标图像的Gram矩阵表示，num_channels表示图像的通道数量。
随后，通过这些损失计算整体的风格迁移损失。风格迁移损失的计算公式如下：L_{style} = \frac{1}{d} \sum_{i=1}^{d} (F_i(x) - F_i(y))^2。
loss = loss_content + loss_style
3.2.3 模型的训练
训练神经风格迁移模型的过程即通过不断更新模型参数使生成图像趋近于目标图像。具体而言我们采用LBFGS算法（Limited-memory BFGS algorithm）或Adam算法（Adaptive Moment Estimation Algorithm）来进行模型训练。其中LBFGS算法凭借其快速收敛特性适用于像素级别的细节调整而Adam算法则因其对初始值的鲁棒性适合于全局优化任务。
模型的训练包括四个步骤：
输入图像数据: 在实验过程中，我们始终输入一张原始图像数据，通过VGG-19模型提取图像的特征信息。随后，基于定义的损失函数，计算生成图像的梯度值，并运用梯度下降算法对生成图像进行更新。最终，输出更新后的生成图像作为最终结果。
3.3 具体代码实践
3.3.1 安装依赖库
安装以下几个Python库：
pip install tensorflow keras pillow numpy matplotlib
代码解读其中，TensorFlow是一个用于构建深度学习模型与进行深度学习训练的工具，而Keras则是一个高级神经网络接口，能够帮助开发人员专注于构建模型，无需担心底层数学运算。Pillow则是一个跨平台的图像处理工具，NumPy则是一个用于科学计算的通用数学工具，而Matplotlib则是一个专业的绘图工具。
3.3.2 数据集下载及准备
数据集：
- https://www.kaggle.com/anthonyhills/the-great-wave-off-kanagawa
- https://www.kaggle.com/soumikrakshit/art-paintings
训练集和测试集各200张图像。分别下载好图片，并放置在同一目录下。
3.3.3 数据预处理
我们需要对输入图像进行一些预处理工作，比如缩放、裁剪、归一化等。
import os
from PIL import Image
import numpy as np
def load_image(filename):
img = Image.open(filename).convert('RGB')
img = np.array(img)/255 # normalize pixel values to [0,1] range
return img
# specify input image path
input_path = 'kanagawa'
# loop over all images in directory and resize to same size (256 x 256 pixels)
for filename in os.listdir(input_path):
continue
filepath = os.path.join(input_path, filename)
img = load_image(filepath)
img = Image.fromarray((np.clip(img,0,1)*255).astype(np.uint8))
new_size = (256, 256)
img = img.resize(new_size)
print("Image preprocessing done.")
代码解读随后，我们建立了一个函数load_image()，用于加载图像，并将图像的像素值归一化为[0,1]区间内。
import glob
input_path = 'kanagawa'
# create a list of paths to input images for training set
train_images = []
train_images.append(filename)
# randomly select 10% of the dataset for testing set
test_count = int(len(train_images)*0.1)
test_indices = np.random.choice(range(len(train_images)), test_count, replace=False)
test_images = [train_images[idx] for idx in test_indices]
train_images = [train_images[idx] for idx in range(len(train_images)) if idx not in test_indices]
# print counts of images in each subset
print(f"Training set count: {len(train_images)}")
print(f"Testing set count: {len(test_images)}")
代码解读该脚本会生成一个名为train_images的列表，其中包含有训练集的所有图像路径。此外，该脚本会随机抽取10%的图像路径并将其归入test_images列表中。
3.3.4 模型训练
通过直接采用现有的VGG-19网络架构，我们能够通过导入预训练的权重参数来快速实现目标模型的部署。
from tensorflow.keras.applications.vgg19 import VGG19
from tensorflow.keras.layers import Input
from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
# load pre-trained VGG-19 model without fully connected layers
base_model = VGG19(include_top=False, weights='imagenet', input_shape=(256, 256, 3))
# freeze base model's convolutional layers
for layer in base_model.layers[:]:
layer.trainable = False
# add new top layers that produce transformed output
inputs = Input(shape=(256, 256, 3))
x = base_model(inputs)
outputs =... # add custom layers here
transform_model = Model(inputs, outputs)
# define loss function for content and style transfer
def content_loss(base, target):
return tf.reduce_mean(tf.square(base - target))
def gram_matrix(x):
num_channels = x.get_shape().as_list()[3]
features = tf.reshape(x, [-1, num_channels])
gram = tf.matmul(features, tf.transpose(features))
return gram / tf.cast(tf.shape(x)[1]*tf.shape(x)[2], dtype='float32')
def style_loss(style_features, target_style_gram):
loss = tf.constant(0.)
for layer in style_features.keys():
layer_loss = tf.reduce_mean(tf.square(style_features[layer]-target_style_gram[layer]))
loss += layer_loss / float(len(style_features.keys()))
return loss
def total_variation_loss(x):
h = x.shape[1].value
w = x.shape[2].value
dx = x[:,:,1:,:] - x[:,:,:h-1,:]
dy = x[:,1:,:,:] - x[:,:h-1,:,:]
return tf.reduce_mean(tf.pow(dx, 2) + tf.pow(dy, 2))
optimizer = Adam(lr=0.001)
@tf.function
def train_step(source_image, target_image, transform_model, optimizer):
with tf.GradientTape() as tape:
source_feature_maps = transform_model(source_image * 255.)
# extract content feature maps from source image
source_content_features = {}
for layer in base_model.layers[::-1][:8]:
name = layer.name.split('_')[0]
source_content_features[name] = source_feature_maps[layer.name]
# calculate content loss between source and target image
target_content_features = transform_model(target_image * 255.)
content_loss_val = sum([content_loss(source_content_features[name], target_content_features[name]) for name in source_content_features.keys()])
# extract style feature maps from source image
source_style_features = {}
for layer in base_model.layers[::-1][:4]:
name = layer.name.split('_')[0]
source_style_features[name] = gram_matrix(source_feature_maps[layer.name])
# load target style Gram matrix
target_style_image = load_image(target_style_path)
target_style_image = preprocess_image(target_style_image, new_size=[256, 256])
target_style_feature_maps = transform_model(target_style_image * 255.)
target_style_gram = {}
for layer in target_style_feature_maps.keys():
target_style_gram[layer.split('_')[0]] = gram_matrix(target_style_feature_maps[layer])
# calculate style loss using extracted style feature maps
style_loss_val = sum([style_loss(source_style_features, target_style_gram) for _ in range(4)])
# regularization loss on generated image
tv_loss_val = total_variation_loss(transformed_output)
# compute overall loss value
loss_val = alpha * content_loss_val + beta * style_loss_val + gamma * tv_loss_val
grads = tape.gradient(loss_val, transform_model.trainable_variables)
optimizer.apply_gradients(zip(grads, transform_model.trainable_variables))
return {'loss': loss_val, 'content_loss': content_loss_val,'style_loss': style_loss_val, 'tv_loss': tv_loss_val}
alpha = 1e-5 # weight factor for content loss
beta = 1e-4 # weight factor for style loss
gamma = 1e-6 # weight factor for TV loss
epochs = 5 # number of iterations
batch_size = 4 # batch size
for epoch in range(epochs):
for i in range(0, len(train_images), batch_size):
batch_train_images = train_images[i:i+batch_size]
batch_train_labels = [int(label.split('/')[-2]) for label in batch_train_images]
batch_source_images = [preprocess_image(load_image(src), new_size=[256, 256]) for src in batch_train_images]
batch_target_images = [preprocess_image(load_image(tgt), new_size=[256, 256]) for tgt in random.sample(all_images, len(batch_train_images))]
results = train_step(batch_source_images, batch_target_images, transform_model, optimizer)
template = "Epoch {}, Iter {}/{}: Loss {:.5f}, Content Loss {:.5f}, Style Loss {:.5f}, Total Variation Loss {:.5f}"
print(template.format(epoch+1, i+1, len(train_images)//batch_size, results['loss'], results['content_loss'], results['style_loss'], results['tv_loss']))
代码解读该脚本首先导入预训练好的VGG-19网络模型，并固定其卷积层的权重参数。随后，构建了一个自定义的顶层结构，用于生成新的特征表示。该自定义层的结构可以根据需求进行扩展。然而，输出层的通道数量必须与目标风格图片的通道数保持一致。
脚本进一步定义了两个关键损失函数，即内容损失和风格损失。内容损失用于衡量生成图像与目标图像之间的内容差异，而风格损失则用于衡量生成图像的风格特征与目标图像风格之间的差异。整体损失由内容损失、风格损失以及TV正则项之和构成。
训练过程可以被视为一个循环往复的过程，其中包含了重复执行的步骤。在每一次迭代中，我们抽取一批图像样本用于训练，并利用优化算法调整生成模型的参数。
训练完成后，生成模型可以通过调用transform_model()函数生成新的图像。