項目7風格遷移：基于NST與AnimeGAN的圖像古風化教學目標能力目標（1）了解NeuralStyleTransfer圖像風格遷移原理。（2）掌握NeuralStyleTransfer（NST）安裝與使用。（3）了解AnimeGAN圖像風格遷移原理。（4）掌握AnimeGAN安裝與使用。知識目標（1）掌握基于NeuralStyleTransfer（NST）進行圖像風格遷移的實際操作技能。（2）掌握基于AnimeGAN進行圖像風格遷移的實際操作技能。目錄2基于NeuralStyleTransfer的圖像風格遷移1認識圖像風格遷移3基于AnimeGAN的圖像風格遷移目錄2基于NeuralStyleTransfer的圖像風格遷移1認識圖像風格遷移3基于AnimeGAN的圖像風格遷移1.認識數(shù)據(jù)集

任務目標（1）了解圖像風格遷移定義及方法。（2）了解圖像風格遷移應用領域。1.1圖像風格遷移方法圖像風格遷移是一種利用深度學習技術實現(xiàn)的圖像轉換過程，其目標是將一幅圖像（通常為藝術作品）的風格應用到另一幅目標圖像上，同時保留目標圖像內容的真實性。這一技術的背景起源于2015年的一篇開創(chuàng)性論文，由LeonA.Gatys等人提出。通過圖像風格遷移為藝術家和設計師提供了一種新型的創(chuàng)作工具，展示了AI技術在非傳統(tǒng)領域的潛力。圖像風格遷移主要方法包括基于卷積神經網(wǎng)絡（CNN）的方法、優(yōu)化方法和生成對抗網(wǎng)絡（GAN）方法。以下是幾種主要方法的詳細介紹：基于卷積神經網(wǎng)絡的方法：利用深度學習中的卷積神經網(wǎng)絡，通過提取圖像內容特征和風格特征，實現(xiàn)風格遷移。經典的NeuralStyleTransfer是這種方法代表。它使用預訓練CNN來提取圖像的特征，并通過優(yōu)化使得生成圖像的內容與輸入內容圖像相似，而風格則與風格圖像相似??。優(yōu)化方法：通過定義一個損失函數(shù)，函數(shù)包括內容損失和風格損失，對生成圖像進行優(yōu)化。內容損失衡量生成圖像與內容圖像在內容上的相似性，而風格損失衡量生成圖像與風格圖像在風格上的相似性。通過迭代優(yōu)化損失函數(shù)，可生成既保留內容圖像結構又有風格圖像風格的圖像??。生成對抗網(wǎng)絡（GAN）方法：利用生成器和判別器的對抗訓練，生成高質量的風格遷移圖像。典型的例子有AnimeGAN。AnimeGAN專門用于將真實世界的人像圖像轉換為動漫風格的圖像，通過生成器和判別器的對抗訓練實現(xiàn)高質量的動漫風1.2數(shù)據(jù)集展示

圖像風格遷移近年來得到了廣泛關注和應用，它通過優(yōu)化圖像內容和風格特征，使得圖像能夠呈現(xiàn)出多樣的藝術效果。以下是圖像風格遷移在各個領域的應用及其詳細介紹。（1）藝術創(chuàng)作領域：圖像風格遷移在藝術創(chuàng)作中的應用尤為顯著。藝術家和設計師可以利用這項技術將普通的照片轉換成具有特定藝術風格的圖像，如水墨畫、油畫、水彩畫、素描等。這種轉換不僅提高了藝術創(chuàng)作的效率，還為藝術家提供了更多的靈感和創(chuàng)作自由。例如，使用NeuralStyleTransfer技術，用戶可以輕松地將吳道子、唐伯虎等古代畫家的畫風應用到現(xiàn)代攝影作品中，創(chuàng)造出獨特的視覺效果?。（2）電影和動畫領域：圖像風格遷移技術可以用于場景的藝術化處理，增強視覺效果和藝術表現(xiàn)力。例如，在電影制作中，可以將真實場景轉換為特定藝術風格的畫面，營造出特定的視覺氛圍。在動畫制作中，圖像風格遷移可以幫助動畫師將手繪風格應用到數(shù)字動畫中，節(jié)省大量的手工繪制時間和成本??。（3）廣告和營銷領域：圖像風格遷移技術可以用于創(chuàng)建吸引人的視覺效果，從而吸引更多的觀眾注意力。廣告設計師可以將產品照片轉換為不同藝術風格的圖像，增加廣告的藝術性和吸引力。例如，通過將產品圖像轉換為油畫風格或漫畫風格，可以使廣告更加生動有趣，吸引消費者的注意。（4）教育和培訓領域：通過將教學材料和訓練數(shù)據(jù)轉換為不同藝術風格，教育工作者可以提高教學內容趣味性和吸引力。例如在美術教育中，教師可以使用圖像風格遷移技術將學生的作品轉換為不同藝術家的風格，幫助學生更好地理解和學習不同的藝術流派和技法。目錄2基于NeuralStyleTransfer的圖像風格遷移1認識圖像風格遷移3基于AnimeGAN的圖像風格遷移2.深度學習環(huán)境部署

任務目標（1）了解NeuralStyleTransfer算法的基本原理和方法。（2）掌握NeuralStyleTransfer算法部署及項目工程結構。（3）掌握NeuralStyleTransfer算法的實現(xiàn)過程，包括損失模塊定義及預訓練模型嵌入。2.1NeuralStyleTransfer原理概述NeuralStyleTransfer（NST）是一種利用卷積神經網(wǎng)絡（CNN）實現(xiàn)圖像風格遷移的方法。NST算法的核心思想是使用預訓練的卷積神經網(wǎng)絡來提取圖像的內容特征和風格特征，通過優(yōu)化過程生成融合了內容圖像和風格圖像特征的圖像。在風格遷移過程中，通常涉及兩幅圖像：內容圖像（ContentImage）和風格圖像（StyleImage）。內容圖像提供圖像的主要結構和主題，而風格圖像則貢獻其獨特的視覺風格，如紋理、色彩布局和筆觸。NST算法主要包括等6個步驟，下面分別是其詳細描述：特征提取使用深度卷積神經網(wǎng)絡來提取圖像的內容和風格特征。卷積神經網(wǎng)絡的不同層提取圖像的不同層次的特征.2)內容表示3）風格表示4）總變差損失為了使生成圖像更平滑，避免過多噪聲，加入總變差損失（TotalVariationLoss）最終的損失函數(shù)是內容損失、風格損失和總變差損失的加權和：5）總損失其中，α、β和γ和分別是內容損失、風格損失和總變差損失的權重系數(shù)。2.2自然風景國畫化實戰(zhàn)-NST模型部署NST項目部署主要從源碼下載、工程目錄及安裝依賴包三個部分來進行，下面分別簡單介紹其過程。

源碼下載。有兩種方式獲取源碼：一是通過本課程提供下載獲取。二是通過訪問項目網(wǎng)頁，下載項目源碼到本地。/tutorials/advanced/neural_style_tutorial.html

（2）工程目錄介紹下圖本次工程的主要文件和目錄結構。其中，weights為模型存放的目錄，inputs、outputs分別為輸入圖像文件夾及輸出風格化圖像文件夾。NeuralStyleTutorial.py為風格遷移的腳本實現(xiàn)，NeuralStyleTutorial.ipynb為記事本形式的圖像風格遷移腳本。requirements.txt中包含項目所需的依賴包。（3）安裝依賴包。下載源碼后，進入NST-landscape文件夾，打開Anacoda終端。利用conda創(chuàng)建Python=3.10的虛擬環(huán)境，并通過pip在該環(huán)境中安裝環(huán)境包。下面命令為創(chuàng)建虛擬環(huán)境、激活虛擬環(huán)境、安裝python依賴包：環(huán)境依賴包說明“requirements.txt”文件里包含了NST項目所依賴的python包，其中每個包的作用如下表所示：2.3自然風景國畫化實戰(zhàn)（基于NST風格遷移）基于NTS實現(xiàn)自然風景國畫化的代碼文件對應為”NeuralStyleTutorial.ipynb”，后文對代碼文件的重要組成部分分別進行說明講解，包括以下6個模塊。數(shù)據(jù)加載圖像數(shù)據(jù)顯示內容特征提取損失加權和優(yōu)化基于VGG的NST模型及損失函數(shù)設置圖像生成2.3.1基于NST風格遷移–數(shù)據(jù)加載首先介紹數(shù)據(jù)加載。右側為導入風格和內容圖片的代碼。原始的PIL圖片的值介于0到255之間，但是當轉換成torch張量時，它們的值被轉換成0到1之間。圖片也需要被重設成相同的維度。一個重要的細節(jié)是，注意torch庫中的神經網(wǎng)絡用來訓練的張量的值為0到1之間。如果你嘗試將0到255的張量圖片加載到神經網(wǎng)絡，然后激活的特征映射將不能偵測到目標內容和風格。2.3.2基于NST風格遷移–圖像數(shù)據(jù)顯示圖形可視化的代碼如右圖所示，展示了如何在使用PyTorch進行深度學習操作的同時，使用matplotlib來顯示和檢查內容和風格圖像。這在圖像風格遷移任務的調試和可視化過程中是常見的步驟。

2.3.3基于NST風格遷移–內容特征提取像風格遷移（NeuralStyleTransfer,NST）的內容特征提取是一個關鍵的過程，它涉及從預定的內容圖像和風格圖像中提取出重要的特征以供后續(xù)的風格融合。內容特征提取首先需要從內容圖像中提取出代表其主要視覺內容的高層特征。這通常涉及識別圖像中的物體、形狀和結構等信息。然后使用預訓練的深度卷積神經網(wǎng)絡（例如VGG網(wǎng)絡），將內容圖像作為輸入，提取中間層的激活作為內容特征。一般來說，網(wǎng)絡中較深層的卷積層能夠捕捉圖像的更復雜、更抽象的內容信息。在本小節(jié)代碼中，內容特征提取通過以下步驟來實現(xiàn)：首先模型中第一個模塊是正則化模塊（Normalization），這是為了將輸入圖像的數(shù)據(jù)標準化，即調整圖像的均值和標準差，使模型在不同的圖像輸入上表現(xiàn)更穩(wěn)定。然后在預訓練的卷積神經網(wǎng)絡（CNN）中選擇特定的卷積層作為內容層。在這個例子中，默認情況下選擇的是第四個卷積層（conv_4）。這個層被認為能夠捕捉足夠的高級內容信息，而不過于具體到細節(jié)。2.3.4基于NST風格遷移–損失函數(shù)設置在圖像風格遷移任務中，損失函數(shù)是優(yōu)化過程的核心，它定義了目標圖像與內容圖像和風格圖像之間的目標差異。整個過程是通過最小化這些損失來調整生成圖像的像素值，以使其在視覺上同時捕捉到內容圖像的內容和風格圖像的風格。通常情況下，損失函數(shù)由兩個主要部分組成：內容損失（ContentLoss）和風格損失（StyleLoss）。左側代碼為內容損失，右側為風格損失代碼。風格損失的目的是測量目標圖像和風格圖像在風格上的差異。它是通過在多個卷積層的特征激活上使用Gram矩陣來實現(xiàn)的。本項目中是通過計算每個選定的風格層（stylelayers）特征，計算目標圖像和風格圖像的特征激活的Gram矩陣，然后使用這兩個Gram矩陣之間的平均平方誤差來定義風格損失。內容損失的作用是確保目標圖像在像素級別上與內容圖像保持相似。它通常是通過計算內容圖像和目標圖像在某些深度層（contentlayers）的激活之間的誤差來實現(xiàn)的。本項目中計算內容損失的方法是使用平均平方誤差（MeanSquaredError，MSE）來度量預選層的特征激活之間的差異。2.3.5基于NST風格遷移–基于VGG的NST模型及損失函數(shù)設置(1)模型加載，加載本地模型并設置內容風格層（2）構建包含內容損失和風格損失的模型2.3.6基于NST風格遷移–圖像生成

在定義好CNN網(wǎng)絡的特征提取層和損失函數(shù)后，就可以執(zhí)行圖像風格遷移任務了，在代碼7-7中，定義了一個函數(shù)run_style_transfer，目標圖像被迭代地更新，以減少其內容與內容圖像間的差異性以及其風格與風格圖像間的差異性。圖像更新繼續(xù)進行，直到達到預定的迭代次數(shù)，或者直到損失函數(shù)收斂至某個閾值以下。最終，這段代碼輸出了具有風格圖像特征的內容圖像，完成了風格遷移任務。2.4基于NST風格遷移–結果展示（a）內容圖像（b）內容圖像（c）風格遷移結果圖（a）為內容圖像，圖（b）為風格圖像，圖（c）為風格遷移生成圖像，可以看出該算法能夠將風格圖像的特征融入到內容圖像中。目錄2基于NeuralStyleTransfer的圖像風格遷移1認識圖像風格遷移3基于AnimeGAN的圖像風格遷移3.基于AnimeGAN的圖像風格遷移任務目標（1）了解AnimeGAN的基本原理和方法。（2）掌握AnimeGAN算法部署及項目工程結構。（3）掌握AnimeGAN算法的實現(xiàn)細節(jié)，包括生成器模型網(wǎng)絡結構及模型推理。3.1AnimeGAN原理概述AnimeGAN是一種專門用于將真實世界的人像圖像轉換為動漫風格圖像的生成對抗網(wǎng)絡（GAN）方法。該方法通過生成器和判別器的對抗訓練，實現(xiàn)高質量的動漫風格遷移。AnimeGAN主要由兩個部分組成：生成器（Generator）和判別器（Discriminator）。生成器的任務是將輸入的真實圖像轉換為動漫風格的圖像，而判別器的任務是區(qū)分生成的動漫圖像和真實的動漫圖像。這兩個網(wǎng)絡通過對抗訓練相互提升，最終生成的圖像能夠以假亂真。生成器采用了卷積神經網(wǎng)絡的架構，其目的是將輸入圖像轉換為具有動漫風格的圖像。生成器網(wǎng)絡通常包括一系列的卷積層和反卷積層，逐步提取輸入圖像的特征并進行風格轉換。生成器的訓練目標是生成足以欺騙判別器的動漫風格圖像。判別器也是一個卷積神經網(wǎng)絡，其任務是區(qū)分生成的圖像和真實的動漫圖像。判別器通過不斷學習來提高自身的辨別能力，從而促使生成器生成更為真實的動漫風格圖像。生成器和判別器通過對抗訓練相互競爭和提升。生成器嘗試生成能夠欺騙判別器的圖像，而判別器則不斷改進，以便更好地識別生成的圖像是否真實。這個過程通過最小化生成器和判別器的損失函數(shù)來實現(xiàn)。3.2AnimeGAN部署gitclone/bryandlee/animegan2-pytorch.git有三種方式獲取源碼：一是通過本課程提供下載獲取。二是通過git命令clone項目代碼到本地：本次工程的主要文件和目錄結構。其中，weights為模型存放的目錄，inputs、outputs分別為輸入圖像文件夾及輸出風格化圖像文件夾。model.py中為生成器部分的腳本實現(xiàn)，test.py為推理腳本。Requirements.txt中包含項目所需的依賴包。（2）工程目錄介紹三是通過訪問項目網(wǎng)頁，下載項目zip包到本地后解壓。/bryandlee/animegan2-pytorch（1）源碼下載3.3.1基于AnimeGAN人臉風格化-網(wǎng)絡結構該部分主要為模型加載部分，主要為ConvNormLReLU模塊、倒置殘差塊及生成器網(wǎng)絡。ConvNormLReLU模塊組合了填充層、卷積層、歸一化層和LeakyReLU激活函數(shù)，方便構建網(wǎng)絡層。根據(jù)pad_mode選擇填充方式，包括零填充、復制填充和反射填充。倒置殘差塊(InvertedResBlock)：包含擴展層、深度卷積層和點卷積層，使用跳躍連接來增強梯度傳遞.（1）定義帶有卷積層、歸一化層和LeakyReLU激活函數(shù)的模塊（2）倒置殘差塊3.3.2基于AnimeGAN人臉風格化-網(wǎng)絡結構生成器網(wǎng)絡包含多個順序塊，每個塊由ConvNormLReLU組合層組成，在塊之間使用雙線性插值進行上采樣處理。最終通過out_layer輸出結果，使用Tanh激活函數(shù)將輸出限制在[-1,1]范圍內。3.4模型推理（a）原始圖像（b）風格遷移結果圖（a）為原始圖像，圖中的紅框是腳本中提供的坐標；圖（b）為風格遷移結果展示，可以看到該模型能夠將動漫風格遷移到原始圖像中，在具備風格特征的同時能夠保持原始圖像的內容特征。下面分別為模型推理腳本及模型推理結果比對。其中模型推理腳本中有加載并預處理圖像，模型加載以及模型推理，結果圖像保存等部分腳本，見左側代碼。知識要點為幫助讀者回顧項目的重點內容，總結項目中涉及到的主要知識點：NeuralStyleTransfe的原理，包括使用深度神經網(wǎng)絡提取圖像的內容和風格特征，以及使用優(yōu)化算法生成風格遷移后的圖像。NeuralStyleTransfe算法的網(wǎng)絡結構搭建及損失函數(shù)設置。NeuralStyleTransfe的實現(xiàn)過程，包括加載和預處理圖像數(shù)據(jù)，構建和初始化網(wǎng)絡模型，設置和調整超參數(shù)，執(zhí)行優(yōu)化算法，保存和展示風格遷移后的圖像。AnimeGAN算法原理，包括生成對抗網(wǎng)絡各模塊作用。AnimeGAN的實現(xiàn)過程，包括圖像加載與預處理，初始化預訓練模型以及模型推理經驗總結在圖像風格遷移任務中，有以下幾個實用的建議可以幫助優(yōu)化模型的