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作者：刘威威 @DoubleV

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风格迁移原理及tensorflow实现-附代码​ mp.weixin.qq.com

前言

本文将详细介绍 tf 实现风格迁移的小demo，看完这篇就可以去实现自己的风格迁移了，复现的算法来自论文

[1603.08155] Perceptual Losses for Real-Time Style Transfer and Super-Resolution​ arxiv.org

本文分为以下部分：

第一节：深度学习在风格迁移上的背后原理；
第二节：风格迁移的代码详解
第三节：总结

图像风格迁移指的是将图像A的风格转换到图像B中去，得到新的图像，取个名字为new B，其中new B中既包含图像B的内容，也包含图像A的风格。如下图所示：

从左到右依次为图像A，图像B，图像new B

代码链接：

https://github.com/LDOUBLEV/style_transfer-perceptual_loss​ github.com

如果感觉有用的话，给个star吧

本文着重介绍基于深度学习技术的风格迁移的原理及其实现，实现使用的工具如下：

• 框架：Tensorflow 1.4.1
• 语言：python 2.7
• 系统：ubuntu 16.04

注：其他条件同样可行，如有问题，欢迎评论、私信

最终效果部分展示：

原图：

风格迁移后的图像，右上角那一张明显风格迁移过头了，可以设置style_loss的比例做调整：

第一节：深度学习在风格迁移的背后原理

1.1 背后原理简介

深度学习技术可谓无孔不入，在计算机视觉领域尤为明显，图像分类、识别、定位、超分辨率、转换、迁移、描述等等都已经可以使用深度学习技术实现。其背后的技术可以一言以蔽之：卷积网络具有超强的图像特征提取能力

其中，风格迁移算法的成功，其主要基于以下两点：

1. 两张图像经过预训练好的分类网络，若提取出的高维特征( )之间的欧氏距离越小，则这两张图像内容越相似；
2. 两张图像经过与训练好的分类网络，若提取出的低维特征( )在数值上基本相等，则这两张图像越相似，换句话说，两张图像相似等价于二者特征 的矩阵具有较小的弗罗贝尼乌斯范数。

基于这两点，就可以设计合适的损失函数优化网络。

1.2 原理解读

对于深度网络来讲，深度卷积分类网络具有良好的特征提取能力，不同层提取的特征具有不同的含义，每一个训练好的网络都可以视为是一个良好的特征提取器，另外，深度网络由一层层的非线性函数组成，可以视为是复杂的多元非线性函数，此函数完成输入图像到输出的映射，因此，完全可以使用训练好的深度网络作为一个损失函数计算器。

矩阵的数学形式如下：

Gram矩阵实际上是矩阵的内积运算，在风格迁移算法中，其计算的是feature map之间的偏心协方差，在feature map 包含着图像的特征，每个数字表示特征的强度，Gram矩阵代表着特征之间的相关性，因此，Gram矩阵可以用来表示图像的风格，因此可以通过Gram矩阵衡量风格的差异性。

1.3 论文解读

本次主要介绍的是论文：Perceptual Losses for Real-Time Style Transfer and Super-Resolution
直接上图：

网络框架分为两部分，其一部分是图像转换网络 （image transfrom net）和预训练好的损失计算网络VGG-16(loss network)，图像转换网络 以内容图像 为输入，输出风格迁移后的图像 ，随后内容图像 (也即是 )，风格图像 ，以及 输入vgg-16计算特征，损失计算如下：

内容损失：

, 其中 代表深度卷积网络VGG-16

感知损失如下：

，其中G是Gram矩阵，计算过程如下：

总损失定义如下：

其中图像转换网络T定义如下图：

网络结构三个卷积层后紧接着5个残差块，然后两个上采样（邻近插值的方式），最后一个卷积层，第一层和最后一层的卷积核都是9×9，其余均为3×3。每个残差块中包含两层卷积。

第二节：代码详解

本次实验主要基于tf的slim模块，slim封装的很好，调用起来比较方便。接下来分为网络结构，损失函数，以及训练部分分别做介绍。

2.1 网络结构

slim = tf.contrib.slim
# 定义卷积，在slim中传入参数
def arg_scope(weight_decay=0.0005):
    with slim.arg_scope([slim.conv2d, slim.fully_connected, slim.conv2d_transpose],
                        activation_fn=None,
                        weights_regularizer=slim.l2_regularizer(weight_decay),
                        biases_initializer=tf.zeros_initializer()):
        with slim.arg_scope([slim.conv2d, slim.conv2d_transpose], padding='SAME') as arg_sc:
            return arg_sc

接下来就是图像转换网络结构部分，仿照上图，不过这里有一个trick，就是在输入之前对图像做padding，经过网络后再把padding的部分去掉，防止迁移后出现边缘效应。

def gen_net(imgs, reuse, name, is_train=True):
    imgs = tf.pad(imgs, [[0, 0], [10, 10], [10, 10], [0, 0]], mode='REFLECT')
    with tf.variable_scope(name, reuse=reuse) as vs:
        # encoder : three convs layers
        out1 = slim.conv2d(imgs, 32, [9, 9], scope='conv1')
        out1 = relu(instance_norm(out1))
        out2 = slim.conv2d(out1, 64, [3, 3], stride=2, scope='conv2')
        out2 = instance_norm(out2)
        # out2 = relu(img_scale(out2, 0.5))
        out2 = slim.conv2d(out2, 128, [3, 3], stride=2, scope='conv3')
        out2 = instance_norm(out2)
        # out2 = relu(img_scale(out2, 0.5))
        # transform
        out3 = res_module(out2, 128, name='residual1')
        out3 = res_module(out3, 128, name='residual2')
        out3 = res_module(out3, 128, name='residual3')
        out3 = res_module(out3, 128, name='residual4')
        # decoder
        out4 = img_scale(out3, 2)
        out4 = slim.conv2d(out4, 64, [3, 3], stride=1, scope='conv4')
        out4 = relu(instance_norm(out4))
        # out4 = img_scale(out4, 128)
        out4 = img_scale(out4, 2)
        out4 = slim.conv2d(out4, 32, [3, 3], stride=1, scope='conv5')
        out4 = relu(instance_norm(out4))
        # out4 = img_scale(out4, 256)
        out = slim.conv2d(out4, 3, [9, 9], scope='conv6')
        out = tf.nn.tanh(instance_norm(out))
        variables = tf.contrib.framework.get_variables(vs)
        out = (out + 1) * 127.5
        height = out.get_shape()[1].value  # if is_train else tf.shape(out)[0]
        width = out.get_shape()[2].value  # if is_train else tf.shape(out)[1]
        out = tf.image.crop_to_bounding_box(out, 10, 10, height-20, width-20)
        # out = tf.reshape(out, imgs_shape)
    return out, variables

其中instance_norm是归一化部分[5]，res_module是残差块，image_scale是采样部分，scale因子是2表示上采样，特征图扩大2倍：

def img_scale(x, scale):
    weight = x.get_shape()[1].value
    height = x.get_shape()[2].value
    try:
        out = tf.image.resize_nearest_neighbor(x, size=(weight*scale, height*scale))
    except:
        out = tf.image.resize_images(x, size=[weight*scale, height*scale])
    return out
# net = slim.conv2d(net, 4096, [1, 1], scope='fc7')
def res_module(x, outchannel, name):
    with tf.variable_scope(name_or_scope=name):
        out1 = slim.conv2d(x, outchannel, [3, 3], stride=1, scope='conv1')
        out1 = relu(out1)
        out2 = slim.conv2d(out1, outchannel, [3, 3], stride=1, scope='conv2')
        out2 = relu(out2)
        return x+out2
def instance_norm(x):
    epsilon = 1e-9
    mean, var = tf.nn.moments(x, [1, 2], keep_dims=True)
    return tf.div(tf.subtract(x, mean), tf.sqrt(tf.add(var, epsilon)))

2.2图的构建

此部分流程：读取训练数据(coco数据集)-读取风格图像-并输入图像转换网络-计算出转换后的图像gen_img-原始图像，风格图像，转换后的图像一同输入VGG计算loss-VGG权重加载

 def build_model(self):
        # data_path = '/home/liu/Tensorflow/BEGAN/Data/celeba/img_align_celeba'
        data_path = '/home/liu/Downloads/train2014'
        # 加载训练数据（coco数据集）
        imgs = load_data.get_loader(data_path, self.batch_size, self.img_size)
        # 加载风格图像
        style_imgs = load_style_img()
        with slim.arg_scope(model.arg_scope()):
            # 图像转换网络
            gen_img, variables = model.gen_net(imgs, reuse=False, name='transform')
            with slim.arg_scope(vgg.vgg_arg_scope()):
                # 对图像做处理
                gen_img_processed = [load_data.img_process(image, True)
                                     for image in tf.unstack(gen_img, axis=0, num=self.batch_size)]
                # f表示vgg每段卷积的特征图输出， exclude是VGG不需要加载的变量的名字
                f1, f2, f3, f4, exclude = vgg.vgg_16(tf.concat([gen_img_processed, imgs, style_imgs], axis=0))
                gen_f, img_f, _ = tf.split(f3, 3, 0)
                # 计算损失 content loss 和 style loss
                content_loss = tf.nn.l2_loss(gen_f - img_f) / tf.to_float(tf.size(gen_f))
                style_loss = model.styleloss(f1, f2, f3, f4)
                # load vgg model
                vgg_model_path = '/home/liu/Tensorflow-Project/temp/model/vgg_16.ckpt'
                vgg_vars = slim.get_variables_to_restore(include=['vgg_16'], exclude=exclude)
                # vgg_init_var = slim.get_variables_to_restore(include=['vgg_16/fc6'])
                init_fn = slim.assign_from_checkpoint_fn(vgg_model_path, vgg_vars)
                init_fn(self.sess)
                # tf.initialize_variables(var_list=vgg_init_var)
                print 'vgg s weights load done'
            self.gen_img = gen_img
            self.global_step = tf.Variable(0, name="global_step", trainable=False)
            self.content_loss = content_loss
            self.style_loss = style_loss*100   # 100是随意设置的，可以调整控制风格迁移的程度
            self.loss = self.content_loss + self.style_loss
            self.opt = tf.train.AdamOptimizer(0.0001).minimize(self.loss, global_step=self.global_step, var_list=variables)
        all_var = tf.global_variables()
        # init_var = [v for v in all_var if 'beta' in v.name or 'global_step' in v.name or 'Adam' in v.name]
        init_var = [v for v in all_var if 'vgg_16' not in v.name]
        init = tf.variables_initializer(var_list=init_var)
        self.sess.run(init)
        self.save = tf.train.Saver(var_list=variables)

训练部分代码：

    def train(self):
        print ('start to training')
        coord = tf.train.Coordinator()
        threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord)
        try:
            while not coord.should_stop():
                # start_time = time.time()
                _, loss, step, cl, sl = self.sess.run([self.opt, self.loss, self.global_step, self.content_loss, self.style_loss])
                if step%100 == 0:
                    gen_img = self.sess.run(self.gen_img)
                    if not os.path.exists('gen_img'):
                        os.mkdir('gen_img')
                    save_img.save_images(gen_img, './gen_img/{0}.jpg'.format(step/100))
                print ('[{}/40000],loss:{}, content:{},style:{}'.format(step, loss, cl, sl))
                if step % 2000 == 0:
                    if not os.path.exists('model_saved_s'):
                        os.mkdir('model_saved_s')
                    self.save.save(self.sess, './model_saved_s/wave{}.ckpt'.format(step/2000))
                # 训练40000次就停止，大概2epoch
                if step >= 40000:
                    break
        except tf.errors.OutOfRangeError:
                self.save.save(sess, os.path.join(os.getcwd(), 'fast-style-model.ckpt-done'))
        finally:
            coord.request_stop()
        coord.join(threads)

总结

本次复现的论文仍然有一些不足之处，比如根据一个风格图像训练一个model只能风格化此种图像，要风格化很多种图像就要训练不同的model，不过在后来的论文中已经得到了解决，以后有时间我会继续复现。

参考文献：

[1] Image Style Transfer Using Convolutional Neural Networks
[2] https://arxiv.org/abs/1603.08155
[3] https://www.zhihu.com/question/49805962/answer/199427278
[4] https://arxiv.org/abs/1603.08155
[5] https://github.com/hzy46/fast-neural-style-tensorflow

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