近日，清華大學(xué)劉永進教授課題組在 IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics 上發(fā)表論文，提出基于生成對抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自然圖像多風(fēng)格卡通化方法，代碼在 Github 上開源。

論文標(biāo)題：

GAN-based Multi-Style Photo Cartoonization

論文鏈接：

https://doi.org/10.1109/TVCG.2021.3067201

代碼鏈接：

https://github.com/syz825211943/Multi-Style-Photo-Cartoonization

卡通畫是日常生活中喜聞樂見的一種藝術(shù)形式，不管是在影視作品還是在日常生活中都非常常見。很多卡通畫都是根據(jù)自然場景由藝術(shù)家精心繪制而成，耗時耗力；而一些現(xiàn)存的卡通畫生成算法也僅針對于單一卡通風(fēng)格設(shè)計，無法獲得風(fēng)格各異的卡通畫結(jié)果。論文提出了一種基于生成對抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自然圖像多風(fēng)格卡通化方法，使用非成對數(shù)據(jù)集學(xué)習(xí)不同風(fēng)格的卡通風(fēng)格圖片繪制方式，幫助人們生成具有不同風(fēng)格的卡通圖片，定格生活中的精彩瞬間。?

論文首先針對多風(fēng)格卡通圖像轉(zhuǎn)換任務(wù)精心設(shè)計了網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，如圖 1 所示。Multi-Style CartoonGAN 的生成網(wǎng)絡(luò)由一個公用的編碼器和多個解碼器組成，其中編碼器用于提取輸入圖片的內(nèi)容，多個解碼器分別對應(yīng)于多種卡通風(fēng)格并進行學(xué)習(xí)；判別網(wǎng)絡(luò)也包括多個判別器，與多個解碼器一一對應(yīng)，用于判斷輸入圖像是真實的卡通圖像還是生成網(wǎng)絡(luò)生成的卡通圖像；最后增加一個輔助分類器，幫助網(wǎng)絡(luò)更好的學(xué)習(xí)到不同風(fēng)格之間的區(qū)別。

▲ Multi-Style CartoonGAN的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示意圖

論文在標(biāo)準(zhǔn)的對抗損失的基礎(chǔ)上，增加了邊緣模糊的對抗損失，突出卡通畫具有清晰邊緣的特點。同時，論文提出使用多層次的內(nèi)容約束，對不同分辨率下的輸入圖像與輸出圖像計算 L1 距離作為內(nèi)容約束以適應(yīng)不同卡通風(fēng)格平滑程度不同這一特點——這不僅保證了結(jié)果圖像與輸入圖像語義內(nèi)容上的一致性，也保留了不同風(fēng)格的繪制特點。最后增加了風(fēng)格損失，對不同卡通圖像分類后計算損失，擴大不同風(fēng)格之間的區(qū)別。通過同時優(yōu)化這三項損失，使得生成網(wǎng)絡(luò)最終可以得到保留輸入圖片語義信息的多風(fēng)格卡通圖像轉(zhuǎn)換結(jié)果。?

針對于對抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非線性程度高，難以收斂的問題，我們使用初始化過程幫助網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練收斂，在初始化階段我們僅使用層次化的內(nèi)容約束對網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練，在網(wǎng)絡(luò)能夠基本重構(gòu)出輸入圖片信息之后再進行正式訓(xùn)練。此外，針對于 Multi-Style CartoonGAN 網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計，我們在理論上證明了網(wǎng)絡(luò)設(shè)計的合理性與可實踐性。?

實驗證明，論文提出的多風(fēng)格卡通化方法可以同時學(xué)習(xí)到多個卡通風(fēng)格的繪制方式，在保留輸入圖片內(nèi)容信息的基礎(chǔ)上完成不同卡通風(fēng)格的轉(zhuǎn)換。圖 2 給出了 Multi-Style CartoonGAN 與多種單風(fēng)格轉(zhuǎn)換方法的對比結(jié)果，圖中 Gatys (image 1) 為標(biāo)準(zhǔn)的 NST 結(jié)果，我們將與輸入圖像內(nèi)容相近的圖片作為風(fēng)格圖像進行學(xué)習(xí)；Gatys (collection) 為改進的 NST 結(jié)果，使用訓(xùn)練集內(nèi)的所有卡通圖像計算平均風(fēng)格特征進行風(fēng)格遷移； 是使用了身份損失的 CycleGAN 版本；UNIT，GDWCT 是另外兩種代表性的單風(fēng)格轉(zhuǎn)換算法。

▲ 圖2. Multi-Style CartoonGAN與NST，CycleGAN，UNIT與GDWCT的對比結(jié)果。第一列為輸入的自然圖像，后六列為對比算法以及Multi-Style CartoonGAN的對比結(jié)果。圖中前兩行由宮崎駿《千與千尋》風(fēng)格訓(xùn)練集中的圖片訓(xùn)練得到；中間兩行由新海誠風(fēng)格訓(xùn)練集中的圖片訓(xùn)練得到；最后兩行由法國動畫《悠長假日》風(fēng)格訓(xùn)練集中的圖片訓(xùn)練得到。

盡管這些單風(fēng)格算法都需要訓(xùn)練多次才能得到多個卡通風(fēng)格的轉(zhuǎn)換結(jié)果，但是效果仍然不如 Multi-Style CartoonGAN，而我們的算法只需要訓(xùn)練一次就可得到多種卡通風(fēng)格轉(zhuǎn)換結(jié)果。圖 3 展示了 Multi-Style CartoonGAN 與單風(fēng)格的卡通圖像生成算法 CartoonGAN 相比的結(jié)果，我們利用了多風(fēng)格卡通畫的結(jié)構(gòu)優(yōu)勢也得到了更為理想的結(jié)果——內(nèi)容保持更好，線條更明顯，色塊更平滑。

▲?圖3. Multi-Style CartoonGAN與單風(fēng)格CartoonGAN的比較結(jié)果。第一列為輸入的自然圖像，圖中第二、三列由宮崎駿《千與千尋》風(fēng)格訓(xùn)練集中的圖片訓(xùn)練得到；第四、五列由新海誠風(fēng)格訓(xùn)練集中的圖片訓(xùn)練得到；最后兩列由法國動畫《悠長假日》風(fēng)格訓(xùn)練集中的圖片訓(xùn)練得到。

最后與多風(fēng)格風(fēng)格轉(zhuǎn)換算法 (MUNIT，ComboGAN) 相比，我們的結(jié)果也具有更理想的卡通特征與質(zhì)量，結(jié)果見圖 4。

▲?圖4：Multi-Style CartoonGAN與MUNIT，ComboGAN的比較結(jié)果。第一列為輸入的自然圖像，后三列為對比算法以及Multi-Style CartoonGAN的對比結(jié)果。圖中第一行由宮崎駿《千與千尋》風(fēng)格訓(xùn)練集中的圖片訓(xùn)練得到；中間一行由新海誠風(fēng)格訓(xùn)練集中的圖片訓(xùn)練得到；最后一行由法國動畫《悠長假日》風(fēng)格訓(xùn)練集中的圖片訓(xùn)練得到。

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