vgg19实现图像风格迁移

我很乐意回答你关于VGG19实现图像风格迁移的问题。VGG19是一种深度学习模型，可以用于图像分类、目标检测、图像分割等任务，而图像风格迁移是一种将一张图片的内容与另一张图片的风格融合到一起生成新的图片的技术。VGG19可以通过将一张图片输入到网络中，然后通过网络的不同层提取图片的特征表示，从而实现图像风格迁移。具体实现方式可以参考论文《A Neural Algorithm of Artistic Style》。

相关问题

基于VGG19的图像风格迁移

基于VGG19的图像风格迁移是一种常见的图像处理方法，它可以将一张图片的风格应用到另一张图片上，从而创造出新的艺术作品。下面是基于VGG19的图像风格迁移的具体步骤：

1. 数据预处理：将输入的图片和目标的风格图片进行预处理，包括缩放、剪裁、归一化等操作。

2. 定义损失函数：使用VGG19模型提取输入图片和目标风格图片的特征，并根据这些特征定义损失函数，包括内容损失和风格损失。

3. 训练模型：使用梯度下降优化损失函数，从而更新输入图片的像素值，使其逐渐趋近于目标风格。

4. 后处理：对生成的图片进行后处理，包括去噪、调整亮度、对比度等操作，以达到更好的效果。

基于VGG19的图像风格迁移是一种高效且易于实现的方法，已经被广泛应用于艺术创作、图像处理等领域。

vgg19图像风格迁移tensorflow

### 如何使用TensorFlow和VGG19实现图像风格迁移

#### 导入必要的库
为了构建一个能够执行风格迁移的任务，首先需要导入一些基本的库。

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.applications.vgg19 import VGG19, preprocess_input
from tensorflow.keras.models import Model
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image

#### 定义辅助函数来处理图像
定义几个帮助函数用于加载并预处理输入图片以及显示最终的结果图。

def load_image(image_path, max_dim=512):
    img = Image.open(image_path)
    img.thumbnail((max_dim, max_dim))
    img = np.array(img)

    # Add batch dimension and apply preprocessing required by VGG19.
    img = preprocess_input(np.expand_dims(img, axis=0))

    return img


def imshow(image, title=None):
    if len(image.shape) > 3:
        image = tf.squeeze(image, axis=0).numpy()

    plt.imshow(image)
    if title is not None:
        plt.title(title)

    plt.axis('off')

#### 构建VGG19模型实例化对象
创建一个特定配置下的VGG19模型实例，该模型仅保留卷积基部分而不包含顶部全连接分类器，并设置`trainable=False`以冻结参数防止更新。

content_layers = ['block5_conv2'] 

style_layers = [
    'block1_conv1',
    'block2_conv1', 
    'block3_conv1', 
    'block4_conv1', 
    'block5_conv1'
]

num_content_layers = len(content_layers)
num_style_layers = len(style_layers)


def get_model():
    """Creates our model with access to intermediate layers."""
    
    # Load pre-trained VGG19 without classifier on top.
    vgg = VGG19(include_top=False, weights='imagenet')

    outputs = [vgg.get_layer(name).output for name in (style_layers + content_layers)]

    # Build the custom model that exposes these outputs.
    model = Model(inputs=[vgg.input], outputs=outputs)

    # Set trainable flag off since we don't want to train this network further.
    model.trainable = False
    
    return model

#### 计算内容损失(Content Loss)
通过比较目标图像与原始内容图像之间指定层激活值之间的均方误差(MSE)，可以量化两者间的相似度差异。

def get_content_loss(base_content, target):
    return tf.reduce_mean(tf.square(target - base_content))

#### 计算样式损失(Style Loss)
对于每一层而言，先计算Gram矩阵再求解两幅画作间对应位置处元素差平方之和除以其总数目得到平均欧式距离；最后累加各层次得分即得总分。

def gram_matrix(input_tensor):
    result = tf.linalg.einsum('bijc,bijd->bcd', input_tensor, input_tensor)
    shape = tf.shape(input_tensor)
    num_locations = tf.cast(shape[1]*shape[2], tf.float32)
    scaled_result = result / num_locations
    return scaled_result


def get_style_loss(base_style, generated_style):
    height, width, channels = generated_style.get_shape().as_list()
    size = height * width * channels
    loss = tf.reduce_sum(tf.square(generated_style - base_style)) / (4.0 * (channels ** 2) * ((height * width) ** 2))
    return loss

#### 组合内容损失和样式损失
将上述两种类型的损失按照一定比例组合起来形成总的优化目标。

def compute_loss(combination_image, content_features, style_features, model):
    combination_outputs = model(combination_image)

    style_weight = 1e-2
    content_weight = 1e4

    total_variation_weight = 30.

    style_score = 0
    content_score = 0

    # Accumulate style losses from all layers
    weight_per_style_layer = 1.0 / float(num_style_layers)
    for i in range(len(style_features)):
        style_score += weight_per_style_layer * \
            get_style_loss(style_features[i],
                           combination_outputs[num_content_layers+i])

    # Accumulate content losses from all layers
    weight_per_content_layer = 1.0 / float(num_content_layers)
    for j in range(len(content_features)):
        content_score += weight_per_content_layer * \
            get_content_loss(
                content_features[j],
                combination_outputs[j]
            )

    variation_loss = tf.image.total_variation(combination_image)[0]

    loss = style_weight*style_score + content_weight*content_score + total_variation_weight*variation_loss
    return loss

#### 执行梯度下降算法最小化损失函数
初始化随机噪声作为初始猜测值并通过AdamOptimizer迭代调整直至收敛至局部最优解。

@tf.function()
def train_step(image, extractor, optimizer, content_targets, style_targets):

    with tf.GradientTape() as tape:
        outputs = extractor(image)
        
        loss = compute_loss(image,
                            content_targets,
                            style_targets,
                            extractor.model)

    grad = tape.gradient(loss, image)
    optimizer.apply_gradients([(grad, image)])
    image.assign(tf.clip_by_value(image, clip_value_min=-1., clip_value_max=1.))

#### 创建提取器类封装前面提到的功能模块
简化调用接口方便后续操作流程设计。

class StyleContentModel(Model):
    def __init__(self, style_layers, content_layers):
        super().__init__()
        self.vgg = get_model()
        self.style_layers = style_layers
        self.content_layers = content_layers
        self.num_style_layers = len(style_layers)
        self.vgg.trainable = False
        
    @property
    def model(self):
        return self.vgg

    def call(self, inputs):
        "Expects float input in [-1,1]"
        inputs = inputs*127.5+127.5
        preprocessed_input = preprocess_input(inputs)
        outputs = self.vgg(preprocessed_input)
        style_outputs, content_outputs = (
            outputs[:self.num_style_layers],
            outputs[self.num_style_layers