【图像处理基石】什么是neural style transfer？

1. 什么是neural style transfer?

神经风格迁移（Neural Style Transfer）是一种利用深度学习技术将一幅图像的风格（如笔触、色彩、纹理等）与另一幅图像的内容（如物体、场景结构）结合的方法。其核心思想是通过神经网络分离并重组图像的内容和风格信息，生成具有新视觉效果的艺术化图像。

核心原理

1. 内容与风格分离
   使用预训练的卷积神经网络（如VGG）分别提取内容图像的结构特征（如物体边缘、空间布局）和风格图像的纹理特征（如颜色分布、图案重复性）。

2. 损失函数驱动优化

   • 内容损失：衡量生成图像与原图内容的相似性。
   • 风格损失：通过计算风格图像的Gram矩阵（统计不同层特征之间的相关性），约束生成图像的纹理分布。
   • 总损失为两者加权之和，通过反向传播优化生成图像的像素值。

典型流程

1. 加载内容图像（如照片）和风格图像（如名画）。
2. 使用预训练网络提取特征，构建损失函数。
3. 通过梯度下降迭代调整生成图像，直至总损失最小。

应用场景

• 艺术创作：将名画风格迁移到照片或设计中。
• 图像美化：生成个性化滤镜或抽象艺术效果。
• 影视后期：快速实现特定风格的视觉效果。

相关技术

• 经典方法：Gatys等人（2015）提出的基于VGG的风格迁移。
• 优化改进：通过调整网络结构（如使用残差网络）或引入自适应归一化（如AdaIN）提升效率和效果。
• 实时应用：Fast Neural Style等方法将训练与推理分离，支持快速生成。

例如，将梵高《星月夜》的漩涡笔触和色彩应用到城市夜景照片中，生成兼具原场景内容和艺术风格的新图像。这一技术展现了深度学习在跨领域创意表达中的潜力。

2. 如何使用神经网络进行图像风格迁移？

使用神经网络进行图像风格迁移，一般可以借助经典的Gatys方法或基于深度学习框架（如PyTorch）实现。下面为你详细介绍使用PyTorch进行图像风格迁移的步骤和示例代码：

步骤

1. 加载必要的库：要使用PyTorch、torchvision库，以及用于图像处理的PIL库。
2. 定义预处理和后处理函数：对输入图像进行预处理，以满足神经网络的输入要求；处理完后进行后处理，让图像能正常显示。
3. 加载预训练的VGG网络：利用预训练的VGG网络来提取图像的内容和风格特征。
4. 定义内容损失和风格损失：分别计算生成图像与内容图像、风格图像之间的内容损失和风格损失。
5. 初始化生成图像：可以使用内容图像或随机噪声作为生成图像的初始值。
6. 训练过程：通过优化器不断更新生成图像的像素值，从而最小化内容损失和风格损失的加权和。
7. 保存和显示结果：训练结束后，保存并显示生成的图像。

示例代码

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torchvision import transforms, models
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt


# 图像预处理
def image_preprocess(image, size):
    transform = transforms.Compose([
        transforms.Resize(size),
        transforms.ToTensor(),
        transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
    ])
    image = transform(image).unsqueeze(0)
    return image


# 图像后处理
def image_postprocess(tensor):
    image = tensor.cpu().clone()
    image = image.squeeze(0)
    image = transforms.Normalize(mean=[-0.485 / 0.229, -0.456 / 0.224, -0.406 / 0.225],
                                 std=[1 / 0.229, 1 / 0.224, 1 / 0.225])(image)
    image = transforms.ToPILImage()(image)
    return image


# 加载预训练的VGG网络
def get_vgg():
    vgg = models.vgg19(pretrained=True).features
    for param in vgg.parameters():
        param.requires_grad_(False)
    return vgg


# 计算Gram矩阵
def gram_matrix(input):
    a, b, c, d = input.size()
    features = input.view(a * b, c * d)
    G = torch.mm(features, features.t())
    return G.div(a * b * c * d)


# 定义内容损失和风格损失
class ContentLoss(nn.Module):
    def __init__(self, target):
        super(ContentLoss, self).__init__()
        self.target = target.detach()

    def forward(self, input):
        self.loss = nn.functional.mse_loss(input, self.target)
        return input


class StyleLoss(nn.Module):
    def __init__(self, target_feature):
        super(StyleLoss, self).__init__()
        self.target = gram_matrix(target_feature).detach()

    def forward(self, input):
        G = gram_matrix(input)
        self.loss = nn.functional.mse_loss(G, self.target)
        return input


# 图像风格迁移
def style_transfer(content_image_path, style_image_path, size=512, num_steps=300,
                   style_weight=1000000, content_weight=1):
    device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

    # 加载图像
    content_image = Image.open(content_image_path).convert('RGB')
    style_image = Image.open(style_image_path).convert('RGB')

    # 预处理图像
    content_image = image_preprocess(content_image, size).to(device)
    style_image = image_preprocess(style_image, size).to(device)

    # 初始化生成图像
    input_image = content_image.clone()

    # 加载VGG网络
    vgg = get_vgg().to(device)

    # 定义内容层和风格层
    content_layers = ['conv_4']
    style_layers = ['conv_1', 'conv_2', 'conv_3', 'conv_4', 'conv_5']

    # 提取内容和风格特征
    content_losses = []
    style_losses = []
    model = nn.Sequential()
    i = 0
    for layer in vgg.children():
        if isinstance(layer, nn.Conv2d):
            i += 1
            name = 'conv_{}'.format(i)
        elif isinstance(layer, nn.ReLU):
            name = 'relu_{}'.format(i)
            layer = nn.ReLU(inplace=False)
        elif isinstance(layer, nn.MaxPool2d):
            name = 'pool_{}'.format(i)
        elif isinstance(layer, nn.BatchNorm2d):
            name = 'bn_{}'.format(i)
        else:
            raise RuntimeError('Unrecognized layer: {}'.format(layer.__class__.__name__))

        model.add_module(name, layer)

        if name in content_layers:
            target = model(content_image).detach()
            content_loss = ContentLoss(target)
            model.add_module("content_loss_{}".format(i), content_loss)
            content_losses.append(content_loss)

        if name in style_layers:
            target_feature = model(style_image).detach()
            style_loss = StyleLoss(target_feature)
            model.add_module("style_loss_{}".format(i), style_loss)
            style_losses.append(style_loss)

    for i in range(len(model) - 1, -1, -1):
        if isinstance(model[i], ContentLoss) or isinstance(model[i], StyleLoss):
            break

    model = model[:(i + 1)]

    # 定义优化器
    optimizer = optim.LBFGS([input_image.requires_grad_()])

    # 训练过程
    run = [0]
    while run[0] <= num_steps:
        def closure():
            input_image.data.clamp_(0, 1)
            optimizer.zero_grad()
            model(input_image)
            style_score = 0
            content_score = 0

            for sl in style_losses:
                style_score += sl.loss
            for cl in content_losses:
                content_score += cl.loss

            style_score *= style_weight
            content_score *= content_weight

            loss = style_score + content_score
            loss.backward()

            run[0] += 1
            if run[0] % 50 == 0:
                print("run {}:".format(run))
                print('Style Loss : {:4f} Content Loss: {:4f}'.format(
                    style_score.item(), content_score.item()))
                print()

            return style_score + content_score

        optimizer.step(closure)

    input_image.data.clamp_(0, 1)

    return input_image


# 示例调用
content_image_path = 'content.jpg'
style_image_path = 'style.jpg'
output = style_transfer(content_image_path, style_image_path)
output_image = image_postprocess(output)

# 显示结果
plt.imshow(output_image)
plt.axis('off')
plt.show()
    

代码说明

• 预处理和后处理：image_preprocess和image_postprocess函数分别用于图像的预处理和后处理。
• VGG网络：get_vgg函数加载预训练的VGG网络，并冻结其参数。
• 损失函数：ContentLoss和StyleLoss类分别用于计算内容损失和风格损失。
• 训练过程：style_transfer函数实现了图像风格迁移的核心逻辑，包括特征提取、损失计算和优化。

你要把content.jpg和style.jpg替换成实际的内容图像和风格图像的路径。运行代码后，会显示风格迁移后的图像。

3. 怎么用transformer做神经风格迁移？

Transformer 是一种强大的深度学习架构，在自然语言处理和计算机视觉等领域都有出色表现。下面将详细介绍如何使用 Transformer 进行神经风格迁移，同时给出实现步骤和示例代码。

实现步骤

1. 数据准备：收集内容图像和风格图像数据集，对图像进行预处理，包括调整大小、归一化等操作。
2. 构建 Transformer 模型：设计一个适合图像风格迁移的 Transformer 架构，包括编码器和解码器。
3. 定义损失函数：与传统神经风格迁移类似，定义内容损失和风格损失。
4. 训练模型：使用准备好的数据集对模型进行训练，通过优化器最小化损失函数。
5. 生成图像：使用训练好的模型对新的内容图像进行风格迁移。

示例代码

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torchvision import transforms
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt


# 图像预处理
def image_preprocess(image, size):
    transform = transforms.Compose([
        transforms.Resize(size),
        transforms.ToTensor(),
        transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
    ])
    image = transform(image).unsqueeze(0)
    return image


# 图像后处理
def image_postprocess(tensor):
    image = tensor.cpu().clone()
    image = image.squeeze(0)
    image = transforms.Normalize(mean=[-0.485 / 0.229, -0.456 / 0.224, -0.406 / 0.225],
                                 std=[1 / 0.229, 1 / 0.224, 1 / 0.225])(image)
    image = transforms.ToPILImage()(image)
    return image


# 定义 Transformer 编码器层
class TransformerEncoderLayer(nn.Module):
    def __init__(self, d_model, nhead, dim_feedforward=2048, dropout=0.1):
        super(TransformerEncoderLayer, self).__init__()
        self.self_attn = nn.MultiheadAttention(d_model, nhead, dropout=dropout)
        self.linear1 = nn.Linear(d_model, dim_feedforward)
        self.dropout = nn.Dropout(dropout)
        self.linear2 = nn.Linear(dim_feedforward, d_model)
        self.norm1 = nn.LayerNorm(d_model)
        self.norm2 = nn.LayerNorm(d_model)
        self.dropout1 = nn.Dropout(dropout)
        self.dropout2 = nn.Dropout(dropout)

    def forward(self, src):
        src2 = self.self_attn(src, src, src)[0]
        src = src + self.dropout1(src2)
        src = self.norm1(src)
        src2 = self.linear2(self.dropout(torch.relu(self.linear1(src))))
        src = src + self.dropout2(src2)
        src = self.norm2(src)
        return src


# 定义 Transformer 解码器层
class TransformerDecoderLayer(nn.Module):
    def __init__(self, d_model, nhead, dim_feedforward=2048, dropout=0.1):
        super(TransformerDecoderLayer, self).__init__()
        self.self_attn = nn.MultiheadAttention(d_model, nhead, dropout=dropout)
        self.multihead_attn = nn.MultiheadAttention(d_model, nhead, dropout=dropout)
        self.linear1 = nn.Linear(d_model, dim_feedforward)
        self.dropout = nn.Dropout(dropout)
        self.linear2 = nn.Linear(dim_feedforward, d_model)
        self.norm1 = nn.LayerNorm(d_model)
        self.norm2 = nn.LayerNorm(d_model)
        self.norm3 = nn.LayerNorm(d_model)
        self.dropout1 = nn.Dropout(dropout)
        self.dropout2 = nn.Dropout(dropout)
        self.dropout3 = nn.Dropout(dropout)

    def forward(self, tgt, memory):
        tgt2 = self.self_attn(tgt, tgt, tgt)[0]
        tgt = tgt + self.dropout1(tgt2)
        tgt = self.norm1(tgt)
        tgt2 = self.multihead_attn(tgt, memory, memory)[0]
        tgt = tgt + self.dropout2(tgt2)
        tgt = self.norm2(tgt)
        tgt2 = self.linear2(self.dropout(torch.relu(self.linear1(tgt))))
        tgt = tgt + self.dropout3(tgt2)
        tgt = self.norm3(tgt)
        return tgt


# 定义 Transformer 模型
class TransformerStyleTransfer(nn.Module):
    def __init__(self, d_model=512, nhead=8, num_encoder_layers=6, num_decoder_layers=6):
        super(TransformerStyleTransfer, self).__init__()
        self.encoder_layer = TransformerEncoderLayer(d_model, nhead)
        self.decoder_layer = TransformerDecoderLayer(d_model, nhead)
        self.encoder = nn.TransformerEncoder(self.encoder_layer, num_encoder_layers)
        self.decoder = nn.TransformerDecoder(self.decoder_layer, num_decoder_layers)
        self.fc = nn.Linear(d_model, 3)

    def forward(self, src, tgt):
        memory = self.encoder(src)
        output = self.decoder(tgt, memory)
        output = self.fc(output)
        return output


# 计算 Gram 矩阵
def gram_matrix(input):
    a, b, c, d = input.size()
    features = input.view(a * b, c * d)
    G = torch.mm(features, features.t())
    return G.div(a * b * c * d)


# 定义内容损失和风格损失
class ContentLoss(nn.Module):
    def __init__(self, target):
        super(ContentLoss, self).__init__()
        self.target = target.detach()

    def forward(self, input):
        self.loss = nn.functional.mse_loss(input, self.target)
        return input


class StyleLoss(nn.Module):
    def __init__(self, target_feature):
        super(StyleLoss, self).__init__()
        self.target = gram_matrix(target_feature).detach()

    def forward(self, input):
        G = gram_matrix(input)
        self.loss = nn.functional.mse_loss(G, self.target)
        return input


# 图像风格迁移
def style_transfer(content_image_path, style_image_path, size=512, num_steps=300,
                   style_weight=1000000, content_weight=1):
    device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

    # 加载图像
    content_image = Image.open(content_image_path).convert('RGB')
    style_image = Image.open(style_image_path).convert('RGB')

    # 预处理图像
    content_image = image_preprocess(content_image, size).to(device)
    style_image = image_preprocess(style_image, size).to(device)

    # 初始化生成图像
    input_image = content_image.clone()

    # 定义模型
    model = TransformerStyleTransfer().to(device)

    # 定义优化器
    optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

    # 定义内容损失和风格损失
    content_loss = ContentLoss(content_image).to(device)
    style_loss = StyleLoss(style_image).to(device)

    # 训练过程
    for step in range(num_steps):
        optimizer.zero_grad()
        output = model(content_image.flatten(2).permute(2, 0, 1), input_image.flatten(2).permute(2, 0, 1))
        output = output.permute(1, 2, 0).view(1, 3, size, size)

        content_loss(output)
        style_loss(output)

        style_score = style_loss.loss
        content_score = content_loss.loss

        style_score *= style_weight
        content_score *= content_weight

        loss = style_score + content_score
        loss.backward()
        optimizer.step()

        if step % 50 == 0:
            print("Step {}:".format(step))
            print('Style Loss : {:4f} Content Loss: {:4f}'.format(
                style_score.item(), content_score.item()))
            print()

    return output


# 示例调用
content_image_path = 'content.jpg'
style_image_path = 'style.jpg'
output = style_transfer(content_image_path, style_image_path)
output_image = image_postprocess(output)

# 显示结果
plt.imshow(output_image)
plt.axis('off')
plt.show()
    

代码说明

• 数据预处理和后处理：image_preprocess和image_postprocess函数分别用于图像的预处理和后处理。
• Transformer 模型：TransformerStyleTransfer类定义了一个简单的 Transformer 模型，包括编码器和解码器。
• 损失函数：ContentLoss和StyleLoss类分别用于计算内容损失和风格损失。
• 训练过程：style_transfer函数实现了图像风格迁移的核心逻辑，包括模型训练和损失计算。

你需要将content.jpg和style.jpg替换为实际的内容图像和风格图像的路径。运行代码后，会显示风格迁移后的图像。