Tensorflow实现照片风格的迁移

相信很多人都用过Prisma这个app，可以将普通照片转换为想要的风格。其背后的原理，就是通过神经网络学习某个图像的风格，然后再将这种风格应用到其他图像上。

最近看了相关论文，A Neural Algorithm of Artistic Style还有Perceptual Losses for Real-Time Style Transfer and Super-Resolution，又参考了一些github上的相关项目，自己用tensorflow也实现了一个类似的网络。

网络结构

网络结构几乎完全按照论文中的描述实现，不同的是将论文中的Batch Norm全部换成了Instance Norm，原因是这样做以后，生成的图像效果更好。同时，deconvolution（transposed convolution）也全部换成了resize-convolution，理由就和我的上一篇文章中说的一样，可以防止棋盘格纹理的产生。再者，通常的zero padding被reflect padding取代，为了减少边界效应。另外，在我参考的github实现当中，我发现其residual block中没有BN或IN，这一点是和论文不同的，我自己加上以后，发现对最后结果影响不大，但是学习率和loss function等需要仔细调整，否则训练容易发散。

Loss Functions

要实现快速的风格转换，关键是使用Perceptual Losses。一个训练好的CNN，每一层特征抽象程度是不同的，层数越深，其学得的特征就越抽象，对图像的表达就越高层。Perceptual Loss就利用了CNN的这个特点。将一副普通照片输入我们的网络生成一副图像，再将该图像输入一个预训练的网络中（称为损失网络，loss net），我们希望生成的图像在loss net高层的特征尽可能和原始照片一致（保留原始照片的内容和结构），而较低层的特征尽可能和风格图像一致（保留风格图像的色彩和纹理）。这样，通过不断的训练，我们的网络能同时兼顾以上两个要求，从而实现了照片风格的转换。

论文中的Perceptual Losses主要由3部分组成，第一部分被称为feature loss或content loss，它度量了生成的图像与原始照片在类容结构上的一致性。