基于深度学习的图像风格迁移研究
前言图像风格迁移方法基于图像迭代的图像风格迁移方法基于模型迭代的图像风格迁移方法 卷积神经网络生成对抗网络CycleGAN前言
什么是深度学习？
深度学习是机器学习的一种，机器学习是研究人工智能的必经途径。深度学习以神经网络为核心，神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成。深度学习在搜索技术，数据挖掘，机器学习，机器翻译，图像处理，自然语言处理，多媒体学习，语音，推荐和个性化技术，以及其他相关领域都取得了很多成果。
什么是图像风格迁移？
图像风格迁移是将一张图像x的艺术风格迁移到另一张图像y上，使得迁移后生成的图像保持图像y的图像内容，并具有图像x的艺术风格，艺术风格可以是油画、水墨、漫画、卡通…
图像风格迁移方法
利用深度学习方法进行风格迁移是图像领域研究的热点之一。当前主流的基于深度学习的图像风格迁移方法可以划分为两类：基于图像迭代的图像风格迁移方法、基于模型迭代的图像风格迁移方法。
基于图像迭代的图像风格迁移方法
最具有代表性的基于图像迭代的图像风格迁移方法，也是最原始的图像迁移方法，是由Leon A. Gatys等人在《A Neural Algorithm of Artistic Style》提出的。Leon A. Gatys等人在论文提出的基于图像迭代的风格迁移方法，经过上千次的迭代，生成不错的效果图，完美地融合原始图像的内容和油画的艺术风格。Leon A. Gatys在论文中主要表达：发现了卷积神经网络(CNN)的内容和风格是可以分割的。论文的主要思路是使用卷积神经网络进行特征提取，然后纹理合成，计算内容损失和风格损失，梯度下降优化总损失，不断迭代图像得到艺术图像。
Leon A. Gatys等人在论文里使用的是不带全连接层的VGG19卷积神经网络，在VGG19中主要使用了其16个卷积层以及5个池化层的特征空间。通过CNN抽取内容图的内容特征，以及油画图的风格特征，并将conv1-conv5的结果分别保存下来。提取结果可以看出网络中的不同层次描述了图像不同层次的信息：低层次描述小范围的边角、曲线，中层次描述方块、螺旋，高层次描述内容。
论文翻译参考/Thinker-pcw/p/8243549.html
基于模型迭代的图像风格迁移方法
由于基于图像迭代的图像风格迁移方法迭代次数过多，迭代时间较长，为解决速度问题出现了快速风格迁移方法。最具有代表性且原始的基于模型迭代的图像风格迁移方法是Justin Johnson等人在《Perceptual Losses for Real-Time Style Transfer and Super-Resolution》
提出的实时风格迁移方法，使用了图像风格转换网络作为模型，因生成速度快，又被称为快速风格迁移方法，图像风格转换网络也被称为快速风格化网络，用到的特征提取器是预训练的VGG16卷积神经网络。
论文翻译和详解参考/kid_14_12/article/details/85871965
卷积神经网络
卷积神经网络（CNN），即能够进行卷积运算并且具有一定层次结构的网络，属于前馈神经网络。卷积神经网络最大的特点就是降低数据的维度、提取并保留图片所包含的特征。卷积神经网络的用处有很多，比如图像分类、场景检索、自动驾驶、安防、目标分割…常见的卷积神经网络模型有LeNet，AlexNet，GoogLeNet，VGGNet，ResNet…刚刚提到的Leon A. Gatys和Justin Johnson使用的VGG19和VGG16都是VGG模型。
卷积神经网络是深层神经网络中最善于处理图片任务的。卷积神经网络包含多个小计算单元，以前馈方式分层次地处理视觉信息。通常来说是把池化层均匀地插入在连续的卷积层之间，为了逐渐地降低数据量，这样就能有效减少网络参数的数量。同时这样可以减少计算机资源的消耗，并有效地控制过拟合。
生成对抗网络
除了卷积神经网络用在图像风格迁移，生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GAN）同样可以进行风格迁移。GAN的思想来自于博弈论中的零和博弈，随着 GAN 的理论和模型在不断发展，GAN 在非常多的领域有着越来越深的应用，比如计算机视觉(CV)、自然语言处理(NLP)等科研领域。GAN应用到一些场景上，比如有图像风格转换、图像修复、去噪、文本生成图像、超分辨率、文本生成、音乐生成等等。WGAN、LSGAN、BEGAN等都是GAN发展过程中重要的模型，在图像风格转换方面，CGAN、Pix2Pix、CycleGAN、StarGAN等都是非常经典的模型。
GAN划分成一个生成器(Generator, 简写为G)，和一个判别器(Discriminator, 简写为D)。生成器将一个随机变量z作为生成器的输入，生成器通过已有图像的分布生成期望的数据，得到一个逼真的图像，去欺骗判别器，使得判别器无法分辨真假；判别器用真实图像的数据和生成器生成的图像的数据作为输入，目的是辨别出生成器生成的假数据。然后生成器和判别器二者之间不断对抗，在对抗中二者不断更新迭代、发展进步。对抗博弈的结果是，在理想状态下生成器可以生成“以假乱真”的图像，判别器难以判断生成器生成的图像是不是真实的。这样就得到了一个生成式模型，用这样的模型去生成图像。
CycleGAN
CycleGAN的组成结构从GAN的原理上划分，其实是两个镜像的GAN，组成一个环形的网络结构。因此CycleGAN网络结构由两个判别器和两个生成器组成。
用CycleGAN进行图像风格迁移，CycleGAN最大的特点是无监督，也就是不要求训练数据是成对的，只需要提供不同域（domain）的图像就能成功训练不同域之间图像的映射。CycleGAN的研究论文《Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks》。
CycleGAN翻译和详解参考/weixin_36474809/article/details/88778213
