在当今这个先进的生成式人工智能时代，艺术与技术的结合开辟了新的领域。其中一种令人兴奋且趋势明显的应用是风格迁移，这是一种能够改变图像或视频视觉风格的技术。本文将探讨生成式AI在风格迁移中的角色，包括其概念、实现方式以及潜在影响。
理解风格迁移是什么，以及它如何将艺术风格与内容结合起来。学习如何自行实现风格迁移技术。理解风格迁移在多个行业的应用。
风格迁移的核心目标是弥合艺术风格与内容之间的差距。风格迁移基于融合原则，它提取一幅图片的风格并将其应用到另一幅图片上，以便将一幅图片的内容与另一幅图片的美学品质结合起来，生成一幅全新的图片。基本上，它依赖于深度学习算法，特别是卷积神经网络（CNN）来执行这一风格迁移过程。
首先，需要探索一些关键技术来理解风格迁移的实现。让先了解基本技术，然后是代码。
输入图片通过调整大小到期望的尺寸和归一化像素值来生成。在这个预处理步骤中，需要收集和修改输入图片。
使用预训练的CNN（通常是VGG-19或类似的模型）作为风格迁移的基础。这个网络有捕捉图像低级和高级特征的层。
通过将图片传递过CNN的选定层并提取特征图来生成图片的内容表示。这种表示捕捉了图片的内容，但忽略了其特定的风格。
使用一种称为Gram矩阵计算的技术来提取图片的风格。计算不同层的特征图之间的相关性，以获得定义风格的统计属性。
损失函数定义为内容损失、风格损失和总变分损失的加权和。内容泄漏测量输入图片的内容表示与生成图片的内容表示之间的差异。风格泄漏量化风格参考和生成图片之间的风格不匹配。完整的变分损失促进了结果图像的空间平滑性。
import tensorflow as tf
import numpy as np
from PIL import Image
# 加载预训练的VGG-19模型
vgg_model = tf.keras.applications.VGG19(weights='imagenet', include_top=False)
# 定义内容和风格表示的层
c_layers = ['block5_conv2']
s_layers = ['block1_conv1', 'block2_conv1', 'block3_conv1', 'block4_conv1', 'block5_conv1']
# 预处理输入图片的函数
def preprocess_image(image_path):
img = tf.keras.preprocessing.image.load_img(image_path)
img = tf.keras.preprocessing.image.img_to_array(img)
img = np.expand_dims(img, axis=0)
img = tf.keras.applications.vgg19.preprocess_input(img)
return img
# 后处理生成图片的函数
def deprocess_image(img):
img = img.reshape((img.shape[1], img.shape[2], 3))
img += [103.939, 116.779, 123.68] # 撤销VGG19预处理
img = np.clip(img, 0, 255).astype('uint8')
return img
# 从中间层提取特征
def get_feature_representations(model, content_img, style_img):
content_outputs = model(content_img)
style_outputs = model(style_img)
content_feat = [content_layer[0] for content_layer in content_outputs[len(s_layers):]]
style_features = [style_layer[0] for style_layer in style_outputs[:len(s_layers)]]
return content_feat, style_features
# 计算内容损失的函数
def content_loss(content_features, generated_features):
loss = tf.add_n([tf.reduce_mean(tf.square(content_features[i] - generated_features[i])) for i in range(len(content_features))])
return loss
# 计算风格损失的函数
def style_loss(style_features, generated_features):
loss = tf.add_n([tf.reduce_mean(tf.square(tf.linalg.einsum('bijc,bijd->bcd', style_features[i], style_features[i]) - tf.linalg.einsum('bijc,bijd->bcd', generated_features[i], generated_features[i]))) for i in range(len(style_features))])
return loss
# 计算Gram矩阵的函数
def gram_matrix(input_tensor):
result = tf.linalg.einsum('bijc,bijd->bcd', input_tensor, input_tensor)
input_shape = tf.shape(input_tensor)
num_locations = tf.cast(input_shape[1] * input_shape[2], tf.float32)
return result / (num_locations)
# 计算总变分损失以实现空间平滑性的函数
def total_variation_loss(img):
x_var = tf.reduce_mean(tf.square(img[:, :-1, :] - img[:, 1:, :]))
y_var = tf.reduce_mean(tf.square(img[:-1, :, :] - img[1:, :, :]))
loss = x_var + y_var
return loss
# 执行风格迁移的函数
def style_transfer(content_image_path, style_image_path, num_iterations=1000, content_weight=1e3, style_weight=1e-2, variation_weight=30):
content_image = preprocess_image(content_image_path)
style_image = preprocess_image(style_image_path)
generated_image = tf.Variable(content_image, dtype=tf.float32)
opt = tf.optimizers.Adam(learning_rate=5, beta_1=0.99, epsilon=1e-1)
for i in range(num_iterations):
with tf.GradientTape() as tape:
content_features, style_features = get_feature_representations(vgg_model, content_image, generated_image)
content_loss_value = content_weight * content_loss(content_features, style_features)
style_loss_value = style_weight * style_loss(style_features, style_features)
tv_loss_value = variation_weight * total_variation_loss(generated_image)
total_loss = content_loss_value + style_loss_value + tv_loss_value
gradients = tape.gradient(total_loss, generated_image)
opt.apply_gradients([(gradients, generated_image)])
generated_image.assign(tf.clip_by_value(generated_image, 0.0, 255.0))
if i % 100 == 0:
print("迭代次数:", i, "损失:", total_loss)
# 保存生成的图片
generated_image = deprocess_image(generated_image.numpy())
generated_image = Image.fromarray(generated_image)
generated_image.save("generated_image.jpg")