算法論述

• 風格遷移，就是將兩幅畫給融合在一起。

如果說是把兩幅畫融合在一起呢？

現在假設三幅畫:

• 一幅畫表示的是風格畫，設為A
• 一幅畫表示的是內容畫，設為B
• 一幅畫表示的是輸出畫，設為C

我們要做的其實很簡單。
兩件事：

• 讓C和A的內容很相近。
• 讓C和B的風格很相近。

所以說，只需要給出內容差異度和風格差異度兩個度量值之后，我們再降低這兩個值就好了。

現在難點來了。如何度量呢？

關于內容的差異度：

• 兩幅畫的每個像素點的數值距離。 (常見的有絕對值，差的平方)

關于風格的差異度：
（這是一個難點，有個大神提出了使用Gram矩陣來解決這個問題。[^1]）

• 一張圖片在經過卷積網絡之后，就可以得到一個特征圖，Gram就是在這個圖上定義出來的。[^1]

Gram定義：
圖片的shape一般是：[C, M, N]

• C：通道數（也有人喜歡稱這個為高）
• M, N表示是圖片的長寬

Gram矩陣計算

• Gram矩陣規模： [C, C]
• 其實就是每一個色層的圖像之間的關系。這是合理的，因為，我們認知的風格這里很大程度上是考慮的是顏色變化的風格。 （要是不想要有特征的方式，那就用別的風格距離的定義唄。）
• Gram(i,j) 就是把這兩層的矩陣提出來，即有兩個[M, N]的矩陣。然后，讓這兩個矩陣對應的位置做乘法之后，再做加法。（卷積的過程）

其實就是不同色層的卷積來構成的矩陣。

之后，用上面的內容的矩陣的變化方式來計算就好了。

代碼

（本來打算也放代碼的。但是發現網上的這些代碼只用CPU的話實在是太慢了。。）
https://blog.csdn.net/q295684174/article/details/79065032
這個鏈接上的代碼是可以跑的，就是特別慢。

https://www.jianshu.com/p/8f8fc2aa80b3

總結

以上是生活随笔為你收集整理的风格迁移理论的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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