python风格迁移_图像风格迁移实战（附Python实战） 原创：

原标题：图像风格迁移实战（附Python实战） 原创：

作者 | 小韩

编辑 | 安可

出品 | 磐创AI技术团队

在今天的文章中，我们会建立一个很棒的风格迁移网络。为了做到这一点，我们需要深入地了解 CNN 和卷积层的工作原理。在文章结束时，你将会创建一个风格迁移网络，这个网络能够在保留原始图像的同时将新样式应用到它上面。

波士顿天际线和梵高的繁星之夜混合效果

风格迁移

在开始之前，先明确一下我们的目标。

我们将风格迁移定义为改变图像风格同时保留它的内容的过程。

给定一张输入图像和样式图像，我们就可以得到既有原始内容又有新样式的输出图像。在 Leon A. Gaty 的论文 A Neural Algorithm of Artistic Style 中有所描述。

输入图像 + 样式图像 -> 输出图像（风格化）

工作方式

准备输入图像和风格图像并将它们调整为相同的大小。

加载预训练的卷积神经网络（VGG16）。

区分负责样式的卷积（基本形状，颜色等）和负责内容的卷积（特定于图像的特征），将卷积分开可以单独地处理内容和样式。

优化问题，也就是最小化：

内容损失（输入和输出图像之间的距离 - 尽力保留内容）

风格损失（风格和输出图像之间的距离 - 尽力应用新风格）

总变差损失（正则化 - 对输出图像进行去噪的空间平滑度）

最后设置梯度并使用 L-BFGS 算法进行优化。

实现

输入

1# 旧金山

2san_francisco_image_path = "https://www.economist.com/sites/default/files/images/print-edition/20180602_USP001_0.jpg"

3

4# 输入可视化

5input_image = Image.open(BytesIO(requests.get(san_francisco_image_path).content))

6input_image = input_image.resize((IMAGE_WIDTH, IMAGE_HEIGHT))

7input_image.save(input_image_path)

8input_image

这就是旧金山的天际线

风格

然后定义一个风格图像。

1# Tytus Brzozowski

2tytus_image_path = "http://meetingbenches.com/wp-content/flagallery/tytus-brzozowski-polish-architect-and-watercolorist-a-fairy-tale-in-warsaw/tytus_brzozowski_13.jpg"

3

4# 风格图像可视化

5style_image = Image.open(BytesIO(requests.get(tytus_image_path).content))

6style_image = style_image.resize((IMAGE_WIDTH, IMAGE_HEIGHT))

7style_image.save(style_image_path)

8style_image

这是Tytus Brzozowski的景色。返回搜狐，查看更多

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