前言
神經風格遷移一經提出，便引起了業界的巨大興趣，一些網站允許使用者上傳照片以進行風格遷移，甚至有一些網站将其用于商品銷售（例如“DIY數字油畫定制照片”等等）。
神經風格遷移
圖像可以分解為内容和風格，内容描述了圖像中的構成，例如圖像中的花草樹木，風格是指圖檔的細節，例如湖面的紋理和樹木的顔色。在一天的不同時間同一建築的照片具有不同的色調和亮度，可以被視為具有相同的内容但風格不同。
在Gatys等人發表的論文中，使用CNN将一幅圖像的藝術風格轉移到另一幅圖像：
與大多數需要大量訓練資料的深度學習模型不同，神經風格遷移僅需要兩個圖像——内容圖像和樣式圖像。可以使用經過訓練的CNN（例如VGG）将風格從風格圖像遷移到内容圖像上。
如上圖所示，(A)是内容圖像，(B)–(D)展示了是風格圖像和風格化後的内容圖像，結果令人驚異！有些人甚至使用該算法來創作和出售藝術品。有些網站和應用程式可以上傳照片來進行風格遷移，而無需了解底層的原理，但作為技術人員，我們當然希望自己實作此模型。
使用VGG提取特征
分類器CNN可以分為兩部分：第一部分稱為特征提取器 (feature extractor)，主要由卷積層組成；後一部分由幾個全連接配接層組成，輸出類機率得分，稱為分類器頭 (classifier head)。在ImageNet上為分類任務預先訓練的CNN也可以用于其他任務，這就是所謂的遷移學習 (transfer learning)，我們可以轉移或重用一些學到的知識到新的網絡或應用中。
在CNN中，圖像重建的兩個步驟如下：
1. 通過CNN向前計算圖像以提取特征。
2. 使用随機初始化的輸入，并進行訓練，以便其重建與步驟1中的參考特征最比對的特征。
在正常的網絡訓練中，輸入圖像是固定的，并且使用反向傳播的梯度來更新網絡權重。在神經風格遷移中，所有網絡層都被當機，而我們使用梯度來修改輸入。在原始的論文使用的是 VGG19， Keras 有一個可以使用的預訓練模型。VGG 的特征提取器由五個塊組成，每個塊的末尾都有一個下采樣。每個塊都有2～4個卷積層，整個 VGG19 具有 16 個卷積層和 3 個全連接配接層。
在下文中，我們将實作内容重構，同時将其擴充以執行風格遷移。以下是使用預訓練的 VGG 提取 block4_conv2 的輸出層的代碼：
# 因為我們隻需要提取特征，是以在執行個體化VGG模型時使用include_top = False當機網絡參數
vgg = tf.keras.applications.VGG19(include_top=False, weights='imagenet')
content_layers = ['block4_conv2']
content_outputs = [vgg.get_layer(x).output for x in content_layers]
model = Model(vgg.input, content_outputs) 預訓練的 Keras CNN 模型分為兩部分。底部由卷積層組成，通常稱為特征提取器，而頂部是由全連接配接層組成的分類器頭。因為我們隻想提取特征而不關心分類器，是以在執行個體化VGG模型時将設定 include_top = False。
圖像加載
首先需要加載内容圖像和風格圖像：
def scale_image(image):
MAX_DIM = 512
scale = np.max(image.shape)/MAX_DIM
print(image.shape)
new_shape = tf.cast(image.shape[:2]/scale, tf.int32)
image = tf.image.resize(image, new_shape)
return image
content_image = scale_image(np.asarray(Image.open('7.jpg')))
style_image = scale_image(np.asarray(Image.open('starry-night.jpg'))) VGG預處理
Keras 預訓練模型期望輸入圖像的 BGR 範圍為 [0, 255] 。是以，第一步是反轉顔色通道，以将 RGB 轉換為 BGR。 VGG 對不同的顔色通道使用不同的平均值，可以使用 tf.keras.applications.vgg19.preprocess_input() 進行預處理，在 preprocess_input() 内部，分别為B，G和R通道的像素值減去 103.939、116.779 和 123.68。
以下是前向計算代碼，在對圖像進行前向計算之前先對其進行預處理，然後再将其輸入模型以傳回内容特征。然後，我們提取内容特征并将其用作我們的目标：
def extract_features(image):
image = tf.keras.applications.vgg19。preprocess_input(image *255.)
content_ref = model(image)
return content_ref
content_image = tf.reverse(content_image, axis=[-1])
content_ref = extract_features(content_image) 在代碼中，由于圖像已标準化為 [0., 1.]，是以我們需要通過将其乘以 255 将其恢複為 [0.，255.]。然後建立一個随機初始化的輸入，該輸入也将成為風格化的圖像：
image = tf.Variable(tf.random.normal( shape=content_image.shape)) 接下來，我們将使用反向傳播從内容特征中重建圖像。
重建内容
在訓練步驟中，我們将圖像饋送到當機的 VGG 中以提取内容特征，然後使用$L_2$損失針對目标内容特征進行度量，用于計算每個特征層的L2損失：
def calc_loss(y_true, y_pred):
loss = [tf.reduce_sum((x-y)**2) for x, y in zip(y_pred, y_true)]
return tf.reduce_mean(loss) 使用 tf.GradientTape() 計算梯度。在正常的神經網絡訓練中，将梯度更新應用于可訓練變量，即神經網絡的權重。但是，在神經風格遷移中，将梯度應用于圖像。之後，将圖像值剪裁在 [0., 1.] 之間，如下所示：
for i in range(1,steps+1):
with tf.GradientTape() as tape:
content_features = self.extract_features(image)
loss = calc_loss(content_features, content_ref)
grad = tape.gradient(loss, image)
optimizer.apply_gradients([(grad, image)])
image.assign(tf.clip_by_value(image, 0., 1.)) 使用 block1_1 重建圖像，訓練了 2000 步後，得到重構後的内容圖像：
使用 block4_1 重建圖像，訓練了 2000 步後，得到重構後的内容圖像：
可以看到使用層 block4_1 時，開始丢失細節，例如樹葉的形狀。當我們使用 block5_1 時，我們看到幾乎所有細節都消失了，并充滿了一些随機噪聲：
如果我們仔細觀察，樹葉的結構和邊緣仍然得到保留，并在其應有的位置。現在，我們已經提取了内容，提取内容特征後，下一步是提取樣式特征。
用Gram矩陣重建風格
在内容重建中可以看出，特征圖（尤其是前幾層）既包含風格又包含内容。那麼我們如何從圖像中提取風格特征呢？方法是使用 Gram 矩陣，該矩陣可計算不同濾波器響應之間的相關性。假設卷積層1的激活形狀為 (H, W, C)，其中 H 和 W 是空間尺寸，C 是通道數，等于濾波器的數量，每個濾波器檢測不同的圖像特征。
當具有一些共同的特征(例如顔色和邊緣)時，則認為它們具有相同的紋理。例如，如果我們将草地的圖像輸入到卷積層中，則檢測垂直線和綠色的濾波器将在其特征圖中産生更大的響應。是以，我們可以使用特征圖之間的相關性來表示圖像中的紋理。
要通過形狀為 (H, W, C) 的激活來建立 Gram 矩陣，我們首先将其重塑為 C 個向量。每個向量都是大小為 H×W 的一維特征圖。對 C 個向量執行點積運算，以獲得對稱的 C×C Gram 矩陣。在 TensorFlow 中計算 Gram 矩陣的詳細步驟如下：
1. 使用 tf.squeeze() 将批尺寸 (1, H, W, C) 修改為 (H, W, C)；
2. 轉置張量以将形狀從 (H, W, C) 轉換為 (C, H, W)；
3. 将最後兩個次元展平為 (C, H×W)；
4. 執行特征的點積以建立形狀為 (C, C) 的 Gram 矩陣；
5. 通過将矩陣除以每個展平的特征圖中的元素數 (H×W) 進行歸一化。
計算 Gram 矩陣的代碼如下：
def gram_matrix(x):
x = tf.transpose(tf.squeeze(x), (2,0,1));
x = tf.keras.backend.batch_flatten(x)
num_points = x.shape[-1]
gram = tf.linalg.matmul(x, tf.transpose(x))/num_points
return gram 可以使用此函數為指定的樣式層的每個 VGG 層擷取 Gram 矩陣。然後，我們對來自目标圖像和參考圖像的 Gram 矩陣使用 L2 損失。損失函數與内容重建相同。建立 Gram 矩陣清單的代碼如下：
def extract_features(image):
image = tf.keras.applications.vgg19.preprocess_input(image *255.)
styles = self.model(image)
styles = [self.gram_matrix(s) for s in styles]
return styles 以下圖像是從不同 VGG 圖層的風格特征中重構得到的：
在從 block1_1 重建的風格圖像中，内容資訊完全消失，僅顯示高頻紋理細節。較高的層 block3_1，顯示了一些卷曲的形狀：
這些形狀捕獲了輸入圖像中風格的較高層次。Gram 矩陣的損失函數是平方誤差之和而不是均方誤差。是以，層次風格較高的層具有較高的固有權重。這允許傳輸更進階的風格表示形式，例如筆觸。如果使用均方誤差，則低層次的風格特征(例如紋理)将在視覺上更加突出，并且可能看起來像高頻噪聲。
實作神經風格轉換
現在，我們可以合并内容和風格重構中的代碼，以執行神經樣式轉移。
我們首先建立一個模型，該模型提取兩個特征塊，一個用于内容，另一個用于樣式。内容重建使用 block5_conv1 層，從 block1_conv1 到 block5_conv1 的五層用于捕獲來自不同層次結構的風格，如下所示：
vgg = tf.keras.applications.VGG19(include_top=False, weights='imagenet')
default_content_layers = ['block5_conv1']
default_style_layers = ['block1_conv1',
'block2_conv1',
'block3_conv1',
'block4_conv1',
'block5_conv1']
content_layers = content_layers if content_layers else default_content_layers
style_layers = style_layers if style_layers else default_style_layers
self.content_outputs = [vgg.get_layer(x).output for x in content_layers]
self.style_outputs = [vgg.get_layer(x).output for x in style_layers]
self.model = Model(vgg.input, [self.content_outputs, self.style_outputs]) 在訓練循環開始之前，我們從各自的圖像中提取内容和風格特征以用作目标。雖然我們可以使用随機初始化的輸入來進行内容和風格重建，但從内容圖像開始進行訓練會更快：
content_ref, _ = self.extract_features(content_image)
_, style_ref = self.extract_features(style_image) 然後，我們計算并添加内容和風格損失：
def train_step(self, image, content_ref, style_ref):
with tf.GradientTape() as tape:
content_features, style_features = self.extract_features(image)
content_loss = self.content_weight * self.calc_loss(content_ref, content_features)
style_loss = self.style_weight*self.calc_loss( style_ref, style_features)
loss = content_loss + style_loss
grad = tape.gradient(loss, image)
self.optimizer.apply_gradients([(grad, image)])
image.assign(tf.clip_by_value(image, 0., 1.))
return content_loss, style_loss 效果展示
以下是使用不同權重和内容層生成的4個風格化圖像：
可以通過更改權重和層以建立所需的樣式。
當然此模型也存在産生一張圖檔需要幾分鐘的時間的缺點，不能做到實時遷移，對于相關改進模型将在之後進行探讨。