原標題：圖像風(fēng)格遷移也有框架了：使用Python編寫，與PyTorch完美兼容，外行也能用

選自Medium

作者：Philip Meier

機器之心編譯

編輯：陳萍

易于使用的神經(jīng)風(fēng)格遷移框架 pystiche。

將內(nèi)容圖片與藝術(shù)風(fēng)格圖片進行融合，生成一張具有特定風(fēng)格的新圖，這種想法并不新鮮。早在 2015 年，Gatys、 Ecker 以及 Bethge 開創(chuàng)性地提出了神經(jīng)風(fēng)格遷移(Neural Style Transfer ，NST)。

不同于深度學(xué)習(xí)，目前 NST 還沒有現(xiàn)成的庫或框架。因此，新的 NST 技術(shù)要么從頭開始實現(xiàn)所有內(nèi)容，要么基于現(xiàn)有的方法實現(xiàn)。但這兩種方法都有各自的缺點：前者由于可重用部分的冗長實現(xiàn)，限制了技術(shù)創(chuàng)新；后者繼承了 DL 硬件和軟件快速發(fā)展導(dǎo)致的技術(shù)債務(wù)。

最近，新項目 pystiche 很好地解決了這些問題，雖然它的核心受眾是研究人員，但其易于使用的用戶界面為非專業(yè)人員使用 NST 提供了可能。

pystiche 是一個用 Python 編寫的 NST 框架，基于 PyTorch 構(gòu)建，并與之完全兼容。相關(guān)研究由 pyOpenSci 進行同行評審，并發(fā)表在 JOSS 期刊 (Journal of Open Source Software) 上。

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在深入實現(xiàn)之前，我們先來回顧一下 NST 的原理。它有兩種優(yōu)化方式：基于圖像的優(yōu)化和基于模型的優(yōu)化。雖然 pystiche 能夠很好地處理后者，但更為復(fù)雜，因此本文只討論基于圖像的優(yōu)化方法。

在基于圖像的方法中，將圖像的像素迭代調(diào)整訓(xùn)練，來擬合感知損失函數(shù)(perceptual loss)。感知損失是 NST 的核心部分，分為內(nèi)容損失(content loss)和風(fēng)格損失(style loss)，這些損失評估輸出圖像與目標圖像的匹配程度。與傳統(tǒng)的風(fēng)格遷移算法不同，感知損失包含一個稱為編碼器的多層模型，這就是 pystiche 基于 PyTorch 構(gòu)建的原因。

如何使用 pystiche

讓我們用一個例子介紹怎么使用 pystiche 生成神經(jīng)風(fēng)格遷移圖片。首先導(dǎo)入所需模塊，選擇處理設(shè)備。雖然 pystiche 的設(shè)計與設(shè)備無關(guān)，但使用 GPU 可以將 NST 的速度提高幾個數(shù)量級。

模塊導(dǎo)入與設(shè)備選擇：

importtorch importpystiche from pystiche importdemo, enc, loss, ops, optim

print(f "pystiche=={}")

device = ( "cuda"iftorch.cuda.is_available else"cpu")

輸出：

pystiche== 0.7. 0

多層編碼器

content_loss 和 style_loss 是對圖像編碼進行操作而不是圖像本身，這些編碼是由在不同層級的預(yù)訓(xùn)練編碼器生成的。pystiche 定義了 類，該類在單個前向傳遞中可以有效地處理編碼問題。該示例使用基于 VGG19 架構(gòu)的 vgg19_multi_layer_encoder。默認情況下，它將加載 torchvision 提供的權(quán)重。

多層編碼器：

multi_layer_encoder = enc.vgg19_multi_layer_encoderprint(multi_layer_encoder)

輸出：

VGGMultiLayerEncoder(arch=vgg19, framework=torch, allow_inplace= True(preprocessing): TorchPreprocessing(( 0): Normalize( mean=( '', '', ''), std=( '', '', '') ))(conv1_1): Conv2d( 3, 64, kernel_size=( 3, 3), stride=( 1, 1), padding=( 1, 1)) (relu1_1): ReLU(inplace= True) (conv1_2): Conv2d( 64, 64, kernel_size=( 3, 3), stride=( 1, 1), padding=( 1, 1)) (relu1_2): ReLU(inplace= True) (pool1): MaxPool2d(kernel_size= 2, stride= 2, padding= 0, dilation= 1, ceil_mode= False) (conv2_1): Conv2d( 64, 128, kernel_size=( 3, 3), stride=( 1, 1), padding=( 1, 1)) (relu2_1): ReLU(inplace= True) (conv2_2): Conv2d( 128, 128, kernel_size=( 3, 3), stride=( 1, 1), padding=( 1, 1)) (relu2_2): ReLU(inplace= True) (pool2): MaxPool2d(kernel_size= 2, stride= 2, padding= 0, dilation= 1, ceil_mode= False) (conv3_1): Conv2d( 128, 256, kernel_size=( 3, 3), stride=( 1, 1), padding=( 1, 1)) (relu3_1): ReLU(inplace= True) (conv3_2): Conv2d( 256, 256, kernel_size=( 3, 3), stride=( 1, 1), padding=( 1, 1)) (relu3_2): ReLU(inplace= True) (conv3_3): Conv2d( 256, 256, kernel_size=( 3, 3), stride=( 1, 1), padding=( 1, 1)) (relu3_3): ReLU(inplace= True) (conv3_4): Conv2d( 256, 256, kernel_size=( 3, 3), stride=( 1, 1), padding=( 1, 1)) (relu3_4): ReLU(inplace= True) (pool3): MaxPool2d(kernel_size= 2, stride= 2, padding= 0, dilation= 1, ceil_mode= False) (conv4_1): Conv2d( 256, 512, kernel_size=( 3, 3), stride=( 1, 1), padding=( 1, 1)) (relu4_1): ReLU(inplace= True) (conv4_2): Conv2d( 512, 512, kernel_size=( 3, 3), stride=( 1, 1), padding=( 1, 1)) (relu4_2): ReLU(inplace= True) (conv4_3): Conv2d( 512, 512, kernel_size=( 3, 3), stride=( 1, 1), padding=( 1, 1)) (relu4_3): ReLU(inplace= True) (conv4_4): Conv2d( 512, 512, kernel_size=( 3, 3), stride=( 1, 1), padding=( 1, 1)) (relu4_4): ReLU(inplace= True) (pool4): MaxPool2d(kernel_size= 2, stride= 2, padding= 0, dilation= 1, ceil_mode= False) (conv5_1): Conv2d( 512, 512, kernel_size=( 3, 3), stride=( 1, 1), padding=( 1, 1)) (relu5_1): ReLU(inplace= True) (conv5_2): Conv2d( 512, 512, kernel_size=( 3, 3), stride=( 1, 1), padding=( 1, 1)) (relu5_2): ReLU(inplace= True) (conv5_3): Conv2d( 512, 512, kernel_size=( 3, 3), stride=( 1, 1), padding=( 1, 1)) (relu5_3): ReLU(inplace= True) (conv5_4): Conv2d( 512, 512, kernel_size=( 3, 3), stride=( 1, 1), padding=( 1, 1)) (relu5_4): ReLU(inplace= True) (pool5): MaxPool2d(kernel_size= 2, stride= 2, padding= 0, dilation= 1, ceil_mode= False) )

感知損失

pystiche 將內(nèi)容損失和風(fēng)格損失定義為操作符。使用 作為 content_loss，直接與編碼進行對比。如果編碼器針對分類任務(wù)進行過訓(xùn)練，如該示例中這些編碼表示內(nèi)容。對于content_layer，選擇 multi_layer_encoder 的較深層來獲取抽象的內(nèi)容表示，而不是許多不必要的細節(jié)。

content_layer= "relu4_2"encoder= (content_layer) content_loss= (encoder)

pystiche 使用 作為 style_loss 的基礎(chǔ)，通過比較編碼各個通道之間的相關(guān)性來丟棄空間信息。這樣就可以在輸出圖像中的任意區(qū)域合成風(fēng)格元素，而不僅僅是風(fēng)格圖像中它們所在的位置。對于 ，如果它在淺層和深層 style_layers 都能很好地運行，則其性能達到最佳。

style_weight 可以控制模型對輸出圖像的重點——內(nèi)容或風(fēng)格。為了方便起見，pystiche 將所有內(nèi)容包裝在 中，該操作處理在同一 multi_layer_encoder 的多個層上進行操作的相同類型操作符的情況。

style_layers = ( "relu1_1", "relu2_1", "relu3_1", "relu4_1", "relu5_1") style_weight = 1e3

def get_encoding_op(encoder, layer_weight):return (encoder, score_weight=layer_weight)

style_loss = (multi_layer_encoder, style_layers, get_encoding_op, score_weight=style_weight,)

結(jié)合了 content_loss 與 style_loss，將作為優(yōu)化的標準。

criterion = (content_loss, style_loss).to(device)print(criterion)

輸出：

PerceptualLoss((content_loss): FeatureReconstructionOperator(score_weight= 1,encoder= VGGMultiLayerEncoder(layer= relu4_2,arch= vgg19,framework= torch,allow_inplace= True))(style_loss): MultiLayerEncodingOperator(encoder= VGGMultiLayerEncoder(arch= vgg19,framework= torch,allow_inplace= True),score_weight= 1000(relu1_1): GramOperator(score_weight=)(relu2_1): GramOperator(score_weight=)(relu3_1): GramOperator(score_weight=)(relu4_1): GramOperator(score_weight=)(relu5_1): GramOperator(score_weight=)))

圖像加載

首先加載并顯在 NST 需要的目標圖片。因為 NST 占用內(nèi)存較多，故將圖像大小調(diào)整為 500 像素。

size= 500images= demo.images content_image = images[ "bird1"].read(size=size, device=device) (content_image)

內(nèi)容圖片

style_image = images[ "paint"].read(size=size, device=device) (style_image)

風(fēng)格圖片

神經(jīng)風(fēng)格遷移

創(chuàng)建 input_image。從 content_image 開始執(zhí)行 NST，這樣可以實現(xiàn)快速收斂。image_optimization 函數(shù)是為了方便，也可以由手動優(yōu)化循環(huán)代替，且不受限制。如果沒有指定，則使用 作為優(yōu)化器。

input_image= content_image.clone output_image= optim.image_optimization(input_image, criterion, num_steps= 500)

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• 語義理解技術(shù)簡介

• 基于預(yù)訓(xùn)練的語義理解技術(shù)
• 文心(ERNIE)技術(shù)原理詳解
• 文心最新技術(shù)解讀
• 文心語義理解技術(shù)應(yīng)用

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的图像迁移风格保存模型_图像风格迁移也有框架了：使用Python编写，与PyTorch完美兼容，外行也能用...的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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