A Neural Algorithm of Artistic Style 图像风格转换 - keras简化版实现

前言

• 深度学习是最近比较热的词语。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。

声明

1. 代码主要学习了【titu1994/Neural-Style-Transfer】的代码，算是该项目部分的简化版或者删减版。这里做代码的注解和解释，也作为一个小玩具。
2. 论文可以参考【A Neural Algorithm of Artistic Style】，网上也有中文的版本。
3. 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

def preprocess_image(image_path):
    img = imread(image_path)
	// GPU显存有限，这里使用400*400大小的图片
    img = imresize(img, (400, 400)).astype('float32')

	// 这里要对RGB通道做预处理
	// 这里貌似是RGB的平均值，具体不清楚
    img = img[:, :, ::-1]
    img[:, :, 0] -= 103.939
    img[:, :, 1] -= 116.779
    img[:, :, 2] -= 123.68

    img = img.transpose((2, 0, 1)).astype("float32")
    img = np.expand_dims(img, axis=0)
    return img

def deprocess_image(x):
    x = x.reshape((3, 400, 400))
    x = x.transpose((1, 2, 0))

    x[:, :, 0] += 103.939
    x[:, :, 1] += 116.779
    x[:, :, 2] += 123.68

    x = x[:, :, ::-1]
    x = np.clip(x, 0, 255).astype('uint8')
    return x

2. content loss

def content_loss(base, combination):
    channel_dim = 0 if K.image_dim_ordering() == "th" else -1
    channels = K.shape(base)[channel_dim]
    size = 400 * 400

    multiplier = 1 / (2. * channels ** 0.5 * size ** 0.5)
    return multiplier * K.sum(K.square(combination - base))

3. style loss

def gram_matrix(x):
    assert K.ndim(x) == 3
    features = K.batch_flatten(x)
    gram = K.dot(features, K.transpose(features))
    return gram

def style_loss(style, combination):
    assert K.ndim(style) == 3
    assert K.ndim(combination) == 3

    S = gram_matrix(style)
    C = gram_matrix(combination)
    channels = 3
    size = 400 * 400
    return K.sum(K.square(S - C)) / (4. * (channels ** 2) * (size ** 2))

结果

输入：

输出：

分析

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. 因为是个小玩具，所以图片的切割都是用ps切出来的。其他的什么mask都没有实现。
3. vgg16模型加载原项目的权值。
4. 具体项目代码可见【自己的github项目】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。