前言
什么是图像风格的迁移？其实现在很多的APP应用中已经普遍存在了，比如让我们选择一张自己的大头照，然后选择一种风格的图片，确认后我们的大头照变成了所选图片类似的风格。
图像风格迁移重点就是找出一张图片的特征，然后将其融合到需要改变的图片中去，如下图所展示的就是一种典型的风格迁移。
所以图像风格迁移实现的难点就在于如何提取一张图片的特征，这里说的特征也就是图像的风格。论文《A Neural Algorithm of Artistic Style》使用了CNN（卷积神经网络）来对图像的风格进行提取。因为我们都知道CNN本来就可以对特征图像进行提取，然后通过特征来实现图像的分类。当我们有了图像风格的提取方法后，只需要将新提取到的风格融入到新的图片中去，就实现了图像风格的迁移。
1、PyTorch核心代码实现
其实代码的核心思想并不复杂，就是利用CNN提取内容图片的内容和风格图片的风格，然后输入一张新的图像。对输入的图像提取出内容和风格与CNN提取的内容和风格进行Loss计算，Loss的度量可以使用MSE，然后逐步对Loss进行优化，使Loss值达到最理想，将被优化的参数进行输出，这样输出的图片就达到了风格迁移的目的。
（一）、计算内容损失
为什么使用卷积提取内容？
下图是我通过一个卷积提取到的其中一个特征映射，说明使用卷积作为内容提取的方法是完全可行的。
计算内容损失的代码如下：
class Content_loss(torch.nn.Module):
def __init__(self, weight, target):
super(Content_loss, self).__init__()
self.weight = weight
self.target = target.detach()*weight
self.loss_fn = torch.nn.MSELoss()
def forward(self, input):
self.loss = self.loss_fn(input*self.weight, self.target)
self.output = input
return self.output
def backward(self):
self.loss.backward(retain_graph = True)
return self.loss
这里的target就是CNN对内容图像提取得到的内容，weight是用来控制内容和风格对input图像的影响程度，这里的input就是我们输入图像，还有定义的backward主要目的其实是为了调用方向传播方法和返回我们计算得到的Loss。Loss计算使用的是MSE来度量。
（二）、计算风格损失
计算风格损失的代码如下：
class Style_loss(torch.nn.Module):
def __init__(self, weight, target):
super(Style_loss, self).__init__()
self.weight = weight
self.target = target.detach()*weight
self.loss_fn = torch.nn.MSELoss()
self.gram = gram_matrix()
def forward(self, input):
self.output = input.clone()
self.G = self.gram(input)
self.G.mul_(self.weight)
self.loss = self.loss_fn(self.G, self.target)
return self.output
def backward(self):
self.loss.backward(retain_graph = True)
return self.loss
这里的target、weight、input、backward、Loss使用的意义和之前的内容计算类似，唯一不同的地方是引入了Gram矩阵，通过对CNN提取后的内容进行Gram矩阵运算来定义图像的风格。
为什么Gram矩阵能够定义图像的风格了？
因为CNN卷积过后提取了图像的特征图，每个数字就是原图像的特性大小，而Gram矩阵是矩阵的内积运算，运算过后特征图中越大的数字会变得更大，这就相当于对图像的特性进行了缩放，使得特征突出了，也就相当于提取到了图片的风格。
Gram矩阵的代码如下：
class gram_matrix(torch.nn.Module):
def forward(self, input):
a,b,c,d = input.size()
feature = input.view(a*b, c*d)
gram = torch.mm(feature, feature.t())
return gram.div(a*b*c*d)
（三）、构建训练CNN
构建新的训练模型代码：
content_layer = ["Conv_5","Conv_6"]
style_layer = ["Conv_1", "Conv_2", "Conv_3", "Conv_4", "Conv_5"]
content_losses = []
style_losses = []
conten_weight = 1
style_weight = 1000
new_model = torch.nn.Sequential()
model = copy.deepcopy(cnn)
gram = gram_matrix()
if use_gpu:
new_model = new_model.cuda()
gram = gram.cuda()
index = 1
for layer in list(model):
if isinstance(layer, torch.nn.Conv2d):
name = "Conv_"+str(index)
new_model.add_module(name, layer)
if name in content_layer:
target = new_model(content_img).clone()
content_loss = Content_loss(conten_weight, target)
new_model.add_module("content_loss_"+str(index), content_loss)
content_losses.append(content_loss)
if name in style_layer:
target = new_model(style_img).clone()
target = gram(target)
style_loss = Style_loss(style_weight, target)
new_model.add_module("style_loss_"+str(index), style_loss)
style_losses.append(style_loss)
if isinstance(layer, torch.nn.ReLU):
name = "Relu_"+str(index)
new_model.add_module(name, layer)
index = index+1
if isinstance(layer, torch.nn.MaxPool2d):
name = "MaxPool_"+str(index)
new_model.add_module(name, layer)
要完成风格迁移，我们还需要构建自己的CNN网络。首先迁移了vgg16的模型，剔除了全连接部分，之后就是根据vgg16模型架构重构训练模型，加入了内容和风格Loss的计算部分。这里内容的提取只是选择了5、6层卷积，风格的提取只选择了1、2、3、4、5层卷积。
（四）、定义优化
优化定义代码：
input_img = content_img.clone()
parameter = torch.nn.Parameter(input_img.data)
optimizer = torch.optim.LBFGS([parameter])
这里为什么使用LBFGS来进行优化？
原因是我们要优化的Loss其实是多个，而不是像处理分类问题中只是需要优化一个Loss值，LBFGS能够获得更好的效果。
（五）、训练新定义的CNN
训练代码如下：
n_epoch = 1000
run = [0]
while run[0] <= n_epoch:
def closure():
optimizer.zero_grad()
style_score = 0
content_score = 0
parameter.data.clamp_(0,1)
new_model(parameter)
for sl in style_losses:
style_score += sl.backward()
for cl in content_losses:
content_score += cl.backward()
run[0] += 1
if run[0] % 50 == 0:
print('{} Style Loss : {:4f} Content Loss: {:4f}'.format(run[0],
style_score.data[0], content_score.data[0]))
return style_score+content_score
optimizer.step(closure)
n_epoch定义了训练次数为1000次，使用sl.backward()和cl.backward()实现了反向传播，对参数进行优化。
2、改进
本文的图像风格迁移的方法没次实现都要进行一轮训练，而且风格调节的方式需要通过weight权重来控制，在实际应用中并不理想，现实中我们需要更加高效智能的实现方式。改进方法已经出现，先放出两篇论文
Fast Patch-based Style Transfer of Arbitrary Style
Visual Attribute Transfer through Deep Image Analogy
代码还在实现中......
参考资料：1、Welcome to PyTorch Tutorials
完整代码：JaimeTang/PyTorch-and-Neural-style-transfer
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