生成模型实战 | 实时任意风格迁移

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分类专栏： 生成模型实战150讲 文章标签： 深度学习 生成模型 pytorch aigc
于 2025-10-15 08:18:33 首次发布
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生成模型实战 | 实时任意风格迁移

0. 前言

我们已经学习了如何使用条件实例归一化来传输固定数量的风格。在本节中，我们将实现自适应实例归一化 (adaptive instance normalization, AdaIN)，以使用多样性的风格执行风格迁移。

1. 自适应实例归一化

自适应实例归一化 (adaptive instance normalization, AdaIN) 也是条件实例归一化 (conditional instance normalization, CIN) 的一种，这意味着均值和标准差是在每个图像和每个通道 (H, W) 上计算的，而批归一化是在 (N, H, W) 上计算的。在 CIN 中， γ γ

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风格迁移——如果你是一位摄影爱好者，也许接触过滤镜。它能改变照片的颜色样式，从而使风景照更加锐利或者令人像更加美白。但一个滤镜通常只能改变照片的某个方面。如果要照片达到理想中的样式，经常需要尝试大量不同的组合，其复杂程度不亚于模型调参。而风格迁移，可以自动将某图像中的样式应用在另一图像之上。
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