一、風格遷移簡介
風格遷移（style transfer）是深度學習衆多應用中非常有趣的一種，如圖，我們可以使用這種方法把一張圖檔的風格“遷移”到另一張圖檔上：
這其中的原因在于，在原始的風格遷移過程中，把生成圖檔的過程當做一個“訓練”的過程。每生成一張圖檔，都相當于要訓練一次模型，這中間可能會疊代幾百幾千次。如果你了解過一點機器學習的知識，就會知道，從頭訓練一個模型要比執行一個已經訓練好的模型要費時太多。而這也正是原始的風格遷移速度緩慢的原因。
二、快速風格遷移簡介
快速風格遷移的網絡結構包含兩個部分。一個是“生成網絡”（原文中為transformation
network），一個是“損失網絡”（loss
network）。生成網絡接收一個圖檔當做輸入，然後輸出也是一張圖檔（即風格遷移後的結果）。如下圖，左側是生成網絡，右側為損失網絡：
訓練階段：首先標明一張風格圖檔。訓練的目标是讓生成網絡可以有效生成圖檔。目标由損失網絡定義。
執行階段：給定一張圖檔，将其輸入生成網絡，輸出這張圖檔風格遷移後的結果。
我們可以發現，在模型的“執行”階段我們就可以完成風格圖檔的生成。是以生成一張圖檔的速度非常塊，在gpu上一般小于1秒，在cpu上運作也隻需要幾秒的時間。
三、快速風格遷移的tensorflow實作
還有變換效果如下。
原始圖檔：
風格遷移後的圖檔：
以上圖檔在gpu(titan black)下生成約需要0.8s，cpu（i7-6850k）下生成用時約2.9s。
關于快速風格遷移，其實之前在github上已經有了tensorflow的兩個實作：
<a href="https://github.com/junrushao1994/fast-neural-style.tf" target="_blank">junrushao1994/fast-neural-style.tf</a>
<a href="https://github.com/olavhn/fast-neural-style" target="_blank">olavhn/fast-neural-style</a>
但是第一個項目隻提供了幾個訓練好的模型，沒有提供訓練的代碼，也沒有提供具體的網絡結構。是以實際用處不大。
而第二個模型做了完整的實作，可以進行模型的訓練，但是訓練出來的效果不是很好，在作者自己的部落格中，給出了一個範例，可以看到生成的圖檔有很多噪聲點：
四、一些實作細節
1、與tensorflow slim結合
slim是tensorflow的一個擴充庫，提供了很多與圖像分類有關的函數，已經很多已經訓練好的模型（如vgg、inception系列以及resnet系列）。
下圖是slim支援的模型：
使用slim替換掉原先的網絡之後，在損失函數中，我們不僅可以使用vgg16，也可以友善地使用vgg19、resnet等其他網絡結構。具體的實作請參考源碼。
2、改進轉置卷積的兩個trick
原先我們需要使用網絡生成圖像的時候，一般都是采用轉置卷積直接對圖像進行上采樣。
對應的tensorflow的實作：
以上為第一個trick。
3、注意使用optimizer和saver
這是關于tensorflow實作的一個小細節。
在tensorflow中，optimizer和saver是預設去訓練、儲存模型中的所有變量的。但在這個項目中，整個網絡分為生成網絡和損失網絡兩部分。我們的目标是訓練好生成網絡，是以隻需要去訓練、儲存生成網絡中的變量。在構造optimizer和saver的時候，要注意隻傳入生成網絡中的變量。
找出需要訓練的變量，傳遞給optimizer：
五、總結
總之是做了一個還算挺有趣的項目。代碼不是特别多，如果隻是用訓練好的模型生成圖檔的話，使用cpu也可以在幾秒内運作出結果，不需要去搭建gpu環境。建議有興趣的同學可以自己玩一下。
關于訓練，其實也有一段比較坎（dan）坷（teng）的調參經曆，下次有時間再分享一下，今天就先寫到這兒。謝謝大家！
本文作者：何之源