计算机视觉技术实战 课件 项目7 风格迁移：基于NST与AnimeGAN的图像古风化

项目7风格迁移：基于NST与AnimeGAN的图像古风化教学目标能力目标（1）了解NeuralStyleTransfer图像风格迁移原理。（2）掌握NeuralStyleTransfer（NST）安装与使用。（3）了解AnimeGAN图像风格迁移原理。（4）掌握AnimeGAN安装与使用。知识目标（1）掌握基于NeuralStyleTransfer（NST）进行图像风格迁移的实际操作技能。（2）掌握基于AnimeGAN进行图像风格迁移的实际操作技能。目录2基于NeuralStyleTransfer的图像风格迁移1认识图像风格迁移3基于AnimeGAN的图像风格迁移目录2基于NeuralStyleTransfer的图像风格迁移1认识图像风格迁移3基于AnimeGAN的图像风格迁移1.认识数据集

任务目标（1）了解图像风格迁移定义及方法。（2）了解图像风格迁移应用领域。1.1图像风格迁移方法图像风格迁移是一种利用深度学习技术实现的图像转换过程，其目标是将一幅图像（通常为艺术作品）的风格应用到另一幅目标图像上，同时保留目标图像内容的真实性。这一技术的背景起源于2015年的一篇开创性论文，由LeonA.Gatys等人提出。通过图像风格迁移为艺术家和设计师提供了一种新型的创作工具，展示了AI技术在非传统领域的潜力。图像风格迁移主要方法包括基于卷积神经网络（CNN）的方法、优化方法和生成对抗网络（GAN）方法。以下是几种主要方法的详细介绍：基于卷积神经网络的方法：利用深度学习中的卷积神经网络，通过提取图像内容特征和风格特征，实现风格迁移。经典的NeuralStyleTransfer是这种方法代表。它使用预训练CNN来提取图像的特征，并通过优化使得生成图像的内容与输入内容图像相似，而风格则与风格图像相似​​。优化方法：通过定义一个损失函数，函数包括内容损失和风格损失，对生成图像进行优化。内容损失衡量生成图像与内容图像在内容上的相似性，而风格损失衡量生成图像与风格图像在风格上的相似性。通过迭代优化损失函数，可生成既保留内容图像结构又有风格图像风格的图像​​。生成对抗网络（GAN）方法：利用生成器和判别器的对抗训练，生成高质量的风格迁移图像。典型的例子有AnimeGAN。AnimeGAN专门用于将真实世界的人像图像转换为动漫风格的图像，通过生成器和判别器的对抗训练实现高质量的动漫风1.2数据集展示

图像风格迁移近年来得到了广泛关注和应用，它通过优化图像内容和风格特征，使得图像能够呈现出多样的艺术效果。以下是图像风格迁移在各个领域的应用及其详细介绍。（1）艺术创作领域：图像风格迁移在艺术创作中的应用尤为显著。艺术家和设计师可以利用这项技术将普通的照片转换成具有特定艺术风格的图像，如水墨画、油画、水彩画、素描等。这种转换不仅提高了艺术创作的效率，还为艺术家提供了更多的灵感和创作自由。例如，使用NeuralStyleTransfer技术，用户可以轻松地将吴道子、唐伯虎等古代画家的画风应用到现代摄影作品中，创造出独特的视觉效果​。（2）电影和动画领域：图像风格迁移技术可以用于场景的艺术化处理，增强视觉效果和艺术表现力。例如，在电影制作中，可以将真实场景转换为特定艺术风格的画面，营造出特定的视觉氛围。在动画制作中，图像风格迁移可以帮助动画师将手绘风格应用到数字动画中，节省大量的手工绘制时间和成本​​。（3）广告和营销领域：图像风格迁移技术可以用于创建吸引人的视觉效果，从而吸引更多的观众注意力。广告设计师可以将产品照片转换为不同艺术风格的图像，增加广告的艺术性和吸引力。例如，通过将产品图像转换为油画风格或漫画风格，可以使广告更加生动有趣，吸引消费者的注意。（4）教育和培训领域：通过将教学材料和训练数据转换为不同艺术风格，教育工作者可以提高教学内容趣味性和吸引力。例如在美术教育中，教师可以使用图像风格迁移技术将学生的作品转换为不同艺术家的风格，帮助学生更好地理解和学习不同的艺术流派和技法。目录2基于NeuralStyleTransfer的图像风格迁移1认识图像风格迁移3基于AnimeGAN的图像风格迁移2.深度学习环境部署

任务目标（1）了解NeuralStyleTransfer算法的基本原理和方法。（2）掌握NeuralStyleTransfer算法部署及项目工程结构。（3）掌握NeuralStyleTransfer算法的实现过程，包括损失模块定义及预训练模型嵌入。2.1NeuralStyleTransfer原理概述NeuralStyleTransfer（NST）是一种利用卷积神经网络（CNN）实现图像风格迁移的方法。NST算法的核心思想是使用预训练的卷积神经网络来提取图像的内容特征和风格特征，通过优化过程生成融合了内容图像和风格图像特征的图像。在风格迁移过程中，通常涉及两幅图像：内容图像（ContentImage）和风格图像（StyleImage）。内容图像提供图像的主要结构和主题，而风格图像则贡献其独特的视觉风格，如纹理、色彩布局和笔触。NST算法主要包括等6个步骤，下面分别是其详细描述：特征提取使用深度卷积神经网络来提取图像的内容和风格特征。卷积神经网络的不同层提取图像的不同层次的特征.2)内容表示3）风格表示4）总变差损失为了使生成图像更平滑，避免过多噪声，加入总变差损失（TotalVariationLoss）最终的损失函数是内容损失、风格损失和总变差损失的加权和：5）总损失其中，α、β和γ和分别是内容损失、风格损失和总变差损失的权重系数。2.2自然风景国画化实战-NST模型部署NST项目部署主要从源码下载、工程目录及安装依赖包三个部分来进行，下面分别简单介绍其过程。

源码下载。有两种方式获取源码：一是通过本课程提供下载获取。二是通过访问项目网页，下载项目源码到本地。/tutorials/advanced/neural_style_tutorial.html

（2）工程目录介绍下图本次工程的主要文件和目录结构。其中，weights为模型存放的目录，inputs、outputs分别为输入图像文件夹及输出风格化图像文件夹。NeuralStyleTutorial.py为风格迁移的脚本实现，NeuralStyleTutorial.ipynb为记事本形式的图像风格迁移脚本。requirements.txt中包含项目所需的依赖包。（3）安装依赖包。下载源码后，进入NST-landscape文件夹，打开Anacoda终端。利用conda创建Python=3.10的虚拟环境，并通过pip在该环境中安装环境包。下面命令为创建虚拟环境、激活虚拟环境、安装python依赖包：环境依赖包说明“requirements.txt”文件里包含了NST项目所依赖的python包，其中每个包的作用如下表所示：2.3自然风景国画化实战（基于NST风格迁移）基于NTS实现自然风景国画化的代码文件对应为”NeuralStyleTutorial.ipynb”，后文对代码文件的重要组成部分分别进行说明讲解，包括以下6个模块。数据加载图像数据显示内容特征提取损失加权和优化基于VGG的NST模型及损失函数设置图像生成2.3.1基于NST风格迁移–数据加载首先介绍数据加载。右侧为导入风格和内容图片的代码。原始的PIL图片的值介于0到255之间，但是当转换成torch张量时，它们的值被转换成0到1之间。图片也需要被重设成相同的维度。一个重要的细节是，注意torch库中的神经网络用来训练的张量的值为0到1之间。如果你尝试将0到255的张量图片加载到神经网络，然后激活的特征映射将不能侦测到目标内容和风格。2.3.2基于NST风格迁移–图像数据显示图形可视化的代码如右图所示，展示了如何在使用PyTorch进行深度学习操作的同时，使用matplotlib来显示和检查内容和风格图像。这在图像风格迁移任务的调试和可视化过程中是常见的步骤。

2.3.3基于NST风格迁移–内容特征提取像风格迁移（NeuralStyleTransfer,NST）的内容特征提取是一个关键的过程，它涉及从预定的内容图像和风格图像中提取出重要的特征以供后续的风格融合。内容特征提取首先需要从内容图像中提取出代表其主要视觉内容的高层特征。这通常涉及识别图像中的物体、形状和结构等信息。然后使用预训练的深度卷积神经网络（例如VGG网络），将内容图像作为输入，提取中间层的激活作为内容特征。一般来说，网络中较深层的卷积层能够捕捉图像的更复杂、更抽象的内容信息。在本小节代码中，内容特征提取通过以下步骤来实现：首先模型中第一个模块是正则化模块（Normalization），这是为了将输入图像的数据标准化，即调整图像的均值和标准差，使模型在不同的图像输入上表现更稳定。然后在预训练的卷积神经网络（CNN）中选择特定的卷积层作为内容层。在这个例子中，默认情况下选择的是第四个卷积层（conv_4）。这个层被认为能够捕捉足够的高级内容信息，而不过于具体到细节。2.3.4基于NST风格迁移–损失函数设置在图像风格迁移任务中，损失函数是优化过程的核心，它定义了目标图像与内容图像和风格图像之间的目标差异。整个过程是通过最小化这些损失来调整生成图像的像素值，以使其在视觉上同时捕捉到内容图像的内容和风格图像的风格。通常情况下，损失函数由两个主要部分组成：内容损失（ContentLoss）和风格损失（StyleLoss）。左侧代码为内容损失，右侧为风格损失代码。风格损失的目的是测量目标图像和风格图像在风格上的差异。它是通过在多个卷积层的特征激活上使用Gram矩阵来实现的。本项目中是通过计算每个选定的风格层（stylelayers）特征，计算目标图像和风格图像的特征激活的Gram矩阵，然后使用这两个Gram矩阵之间的平均平方误差来定义风格损失。内容损失的作用是确保目标图像在像素级别上与内容图像保持相似。它通常是通过计算内容图像和目标图像在某些深度层（contentlayers）的激活之间的误差来实现的。本项目中计算内容损失的方法是使用平均平方误差（MeanSquaredError，MSE）来度量预选层的特征激活之间的差异。2.3.5基于NST风格迁移–基于VGG的NST模型及损失函数设置(1)模型加载，加载本地模型并设置内容风格层（2）构建包含内容损失和风格损失的模型2.3.6基于NST风格迁移–图像生成

在定义好CNN网络的特征提取层和损失函数后，就可以执行图像风格迁移任务了，在代码7-7中，定义了一个函数run_style_transfer，目标图像被迭代地更新，以减少其内容与内容图像间的差异性以及其风格与风格图像间的差异性。图像更新继续进行，直到达到预定的迭代次数，或者直到损失函数收敛至某个阈值以下。最终，这段代码输出了具有风格图像特征的内容图像，完成了风格迁移任务。2.4基于NST风格迁移–结果展示（a）内容图像（b）内容图像（c）风格迁移结果图（a）为内容图像，图（b）为风格图像，图（c）为风格迁移生成图像，可以看出该算法能够将风格图像的特征融入到内容图像中。目录2基于NeuralStyleTransfer的图像风格迁移1认识图像风格迁移3基于AnimeGAN的图像风格迁移3.基于AnimeGAN的图像风格迁移任务目标（1）了解AnimeGAN的基本原理和方法。（2）掌握AnimeGAN算法部署及项目工程结构。（3）掌握AnimeGAN算法的实现细节，包括生成器模型网络结构及模型推理。3.1AnimeGAN原理概述AnimeGAN是一种专门用于将真实世界的人像图像转换为动漫风格图像的生成对抗网络（GAN）方法。该方法通过生成器和判别器的对抗训练，实现高质量的动漫风格迁移。AnimeGAN主要由两个部分组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器的任务是将输入的真实图像转换为动漫风格的图像，而判别器的任务是区分生成的动漫图像和真实的动漫图像。这两个网络通过对抗训练相互提升，最终生成的图像能够以假乱真。生成器采用了卷积神经网络的架构，其目的是将输入图像转换为具有动漫风格的图像。生成器网络通常包括一系列的卷积层和反卷积层，逐步提取输入图像的特征并进行风格转换。生成器的训练目标是生成足以欺骗判别器的动漫风格图像。判别器也是一个卷积神经网络，其任务是区分生成的图像和真实的动漫图像。判别器通过不断学习来提高自身的辨别能力，从而促使生成器生成更为真实的动漫风格图像。生成器和判别器通过对抗训练相互竞争和提升。生成器尝试生成能够欺骗判别器的图像，而判别器则不断改进，以便更好地识别生成的图像是否真实。这个过程通过最小化生成器和判别器的损失函数来实现。3.2AnimeGAN部署gitclone/bryandlee/animegan2-pytorch.git有三种方式获取源码：一是通过本课程提供下载获取。二是通过git命令clone项目代码到本地：本次工程的主要文件和目录结构。其中，weights为模型存放的目录，inputs、outputs分别为输入图像文件夹及输出风格化图像文件夹。model.py中为生成器部分的脚本实现，test.py为推理脚本。Requirements.txt中包含项目所需的依赖包。（2）工程目录介绍三是通过访问项目网页，下载项目zip包到本地后解压。/bryandlee/animegan2-pytorch（1）源码下载3.3.1基于AnimeGAN人脸风格化-网络结构该部分主要为模型加载部分，主要为ConvNormLReLU模块、倒置残差块及生成器网络。ConvNormLReLU模块组合了填充层、卷积层、归一化层和LeakyReLU激活函数，方便构建网络层。根据pad_mode选择填充方式，包括零填充、复制填充和反射填充。倒置残差块(InvertedResBlock)：包含扩展层、深度卷积层和点卷积层，使用跳跃连接来增强梯度传递.（1）定义带有卷积层、归一化层和LeakyReLU激活函数的模块（2）倒置残差块3.3.2基于AnimeGAN人脸风格化-网络结构生成器网络包含多个顺序块，每个块由ConvNormLReLU组合层组成，在块之间使用双线性插值进行上采样处理。最终通过out_layer输出结果，使用Tanh激活函数将输出限制在[-1,1]范围内。3.4模型推理（a）原始图像（b）风格迁移结果图（a）为原始图像，图中的红框是脚本中提供的坐标；图（b）为风格迁移结果展示，可以看到该模型能够将动漫风格迁移到原始图像中，在具备风格特征的同时能够保持原始图像的内容特征。下面分别为模型推理脚本及模型推理结果比对。其中模型推理脚本中有加载并预处理图像，模型加载以及模型推理，结果图像保存等部分脚本，见左侧代码。知识要点为帮助读者回顾项目的重点内容，总结项目中涉及到的主要知识点：NeuralStyleTransfe的原理，包括使用深度神经网络提取图像的内容和风格特征，以及使用优化算法生成风格迁移后的图像。NeuralStyleTransfe算法的网络结构搭建及损失函数设置。NeuralStyleTransfe的实现过程，包括加载和预处理图像数据，构建和初始化网络模型，设置和调整超参数，执行优化算法，保存和展示风格迁移后的图像。AnimeGAN算法原理，包括生成对抗网络各模块作用。AnimeGAN的实现过程，包括图像加载与预处理，初始化预训练模型以及模型推理经验总结在图像风格迁移任务中，有以下几个实用的建议可以帮助优化模型的