告别像素级模仿：Stylized-Neural-Painting全流程部署指南（2025版）-优快云博客

告别像素级模仿：Stylized-Neural-Painting全流程部署指南（2025版）

【免费下载链接】stylized-neural-painting Official Pytorch implementation of the preprint paper "Stylized Neural Painting", in CVPR 2021. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/st/stylized-neural-painting

你还在为传统图像风格迁移缺乏艺术真实感而困扰吗？

当你尝试将照片转换为油画时，是否发现结果总是像"打了滤镜的照片"而非真正的艺术创作？Stylized-Neural-Painting通过革命性的矢量笔触生成技术，让计算机像真正的画家一样思考——通过物理意义上的笔触参数序列而非像素预测来创作。本指南将带你从零开始搭建这套CVPR 2021获奖模型，掌握从环境配置到高级风格迁移的全流程技能。

读完本文你将获得：

3种硬件环境（CPU/GPU/Colab）的部署方案
4类绘画风格（油画/水彩/马克笔/8-bit像素）的生成技巧
5个关键参数调优指南（笔触数量/画布尺寸/学习率等）
2套高级应用（风格迁移/自定义画笔）的实现方法

项目架构概览

Stylized-Neural-Painting采用创新的"参数化绘画"框架，核心由三个模块组成：

mermaid

笔触参数生成器：通过神经网络预测物理笔触的位置、颜色、透明度等参数
神经渲染器：将笔触参数转换为视觉图像，模拟真实绘画工具的物理特性
优化器：通过L1损失和最优传输损失调整笔触参数，提高绘画真实感

环境准备与兼容性检查

系统要求

环境类型	最低配置	推荐配置	适用场景
CPU模式	8核CPU + 16GB内存	16核CPU + 32GB内存	教学演示/轻量级测试
GPU模式	NVIDIA GPU + 4GB显存	NVIDIA GPU + 8GB显存	常规绘画生成
高级模式	NVIDIA GPU + 12GB显存	NVIDIA GPU + 24GB显存	高分辨率(>1024px)生成

依赖项清单

核心依赖包及其作用：

matplotlib        # 可视化与图表生成
scikit-image      # 图像处理与特征提取
torch             # 神经网络计算框架
torchvision       # 计算机视觉工具集
opencv-python     # 图像读取与预处理
pillow            # 图像格式转换
gdown             # Google Drive文件下载

⚠️ 注意：PyTorch版本需与CUDA版本匹配，建议使用PyTorch 1.7+以获得最佳兼容性

快速部署指南（3种方案）

方案1：本地环境部署（推荐）

1.1 克隆代码仓库

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/st/stylized-neural-painting.git
cd stylized-neural-painting

1.2 创建虚拟环境

# 使用conda创建虚拟环境
conda create -n neural-paint python=3.8
conda activate neural-paint

# 或使用venv
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Linux/Mac
venv\Scripts\activate     # Windows

1.3 安装依赖包

pip install -r Requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

1.4 下载预训练模型

# 油画笔刷模型（基础版）
gdown https://drive.google.com/uc?id=1sqWhgBKqaBJggl2A8sD1bLSq2_B1ScMG -O checkpoints_G_oilpaintbrush.zip
unzip checkpoints_G_oilpaintbrush.zip

# 油画笔刷模型（轻量级版，适合4GB显存）
gdown https://drive.google.com/uc?id=1kcXsx2nDF3b3ryYOwm3BjmfwET9lfFht -O checkpoints_G_oilpaintbrush_light.zip
unzip checkpoints_G_oilpaintbrush_light.zip

其他风格模型下载链接：

水彩风格：https://drive.google.com/file/d/19Yrj15v9kHvWzkK9o_GSZtvQaJPmcRYQ
马克笔风格：https://drive.google.com/file/d/1XsjncjlSdQh2dbZ3X1qf1M8pDc8GLbNy
彩色胶带风格：https://drive.google.com/file/d/162ykmRX8TBGVRnJIof8NeqN7cuwwuzIF

方案2：Docker容器部署

2.1 构建Docker镜像

# 需先安装Docker
docker build -t neural-paint .

2.2 运行容器

docker run -it --gpus all -v $(pwd):/app neural-paint bash

方案3：Colab在线运行

适合没有本地GPU的用户，直接使用Google Colab的免费GPU资源：

打开Colab Runtime 1: https://colab.research.google.com/drive/1XwZ4VI12CX2v9561-WD5EJwoSTJPFBbr
按照说明执行单元格
上传本地图片或使用示例图片进行测试

基础功能使用：生成你的第一幅神经绘画

4种预设风格快速体验

4.1 照片转油画

# 渐进式渲染（推荐）- 低内存占用
python demo_prog.py \
  --img_path ./test_images/apple.jpg \
  --canvas_color 'white' \
  --max_m_strokes 500 \
  --max_divide 5 \
  --renderer oilpaintbrush \
  --renderer_checkpoint_dir checkpoints_G_oilpaintbrush_light \
  --net_G zou-fusion-net-light

4.2 照片转马克笔绘画

python demo_prog.py \
  --img_path ./test_images/diamond.jpg \
  --canvas_color 'black' \
  --max_m_strokes 500 \
  --max_divide 5 \
  --renderer markerpen \
  --renderer_checkpoint_dir checkpoints_G_markerpen_light \
  --net_G zou-fusion-net-light

4.3 生成8-bit像素艺术

python demo_8bitart.py \
  --img_path ./test_images/alien.jpg \
  --canvas_color 'black' \
  --max_m_strokes 300 \
  --max_divide 4

4.4 神经风格迁移

首先生成基础笔触参数：

python demo.py \
  --img_path ./test_images/sunflowers.jpg \
  --canvas_color 'white' \
  --max_m_strokes 500 \
  --m_grid 5 \
  --renderer oilpaintbrush \
  --renderer_checkpoint_dir checkpoints_G_oilpaintbrush \
  --net_G zou-fusion-net \
  --output_dir ./output

然后应用风格迁移：

python demo_nst.py \
  --renderer oilpaintbrush \
  --vector_file ./output/sunflowers_strokes.npz \
  --style_img_path ./style_images/fire.jpg \
  --content_img_path ./test_images/sunflowers.jpg \
  --canvas_color 'white' \
  --transfer_mode 1

transfer_mode参数说明：0=仅颜色迁移，1=颜色+纹理迁移

关键参数调优指南

参数名	取值范围	作用	调优建议
max_m_strokes	100-2000	笔触总数	肖像:300-500，风景:800-1200
max_divide	3-8	图像分割块数	低分辨率:3-4，高分辨率:5-6
lr	0.001-0.01	学习率	初始值0.002，生成模糊则提高至0.005
canvas_size	256-2048	画布尺寸	根据GPU显存调整，建议从512开始

高级应用：自定义与扩展

5.1 自定义画笔

准备画笔图像（建议PNG格式，透明背景）
将画笔图像放入brushes目录
修改renderer.py中的画笔加载逻辑
重新训练神经渲染器

5.2 批量处理脚本

创建批量处理脚本batch_process.py：

import os
import subprocess

# 输入目录
input_dir = "./custom_images"
# 输出目录
output_dir = "./batch_output"

# 创建输出目录
os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)

# 处理目录中所有JPG和PNG图像
for filename in os.listdir(input_dir):
    if filename.lower().endswith(('.png', '.jpg', '.jpeg')):
        input_path = os.path.join(input_dir, filename)
        output_subdir = os.path.join(output_dir, os.path.splitext(filename)[0])
        
        print(f"Processing {filename}...")
        
        # 执行处理命令
        cmd = f"python demo_prog.py \
          --img_path {input_path} \
          --canvas_color 'white' \
          --max_m_strokes 800 \
          --max_divide 6 \
          --renderer oilpaintbrush \
          --renderer_checkpoint_dir checkpoints_G_oilpaintbrush_light \
          --net_G zou-fusion-net-light \
          --output_dir {output_subdir}"
        
        subprocess.run(cmd, shell=True, check=True)
        
        print(f"Completed {filename}, result saved to {output_subdir}")

print("Batch processing completed!")

使用方法：

# 创建输入目录并放入图片
mkdir custom_images
# 运行批量处理
python batch_process.py

5.3 训练自定义渲染器

如果你想训练自己的神经渲染器以适应特定风格：

python train_imitator.py \
  --renderer oilpaintbrush \
  --net_G zou-fusion-net \
  --checkpoint_dir ./checkpoints_G_custom \
  --vis_dir val_out \
  --max_num_epochs 400 \
  --lr 2e-4 \
  --batch_size 64

⏱️ 训练提示：在GPU上训练约需2-3天，建议使用至少12GB显存的GPU

参数调优指南：提升绘画质量的10个技巧

6.1 笔触数量与质量的平衡

笔触数量(max_m_strokes)与输出质量不成正比，存在最优值
建议值：500-1000笔（肖像），1000-2000笔（风景）
过多笔触会导致"过度绘画"，增加噪点和模糊

6.2 画布尺寸设置

# 高分辨率生成技巧：分阶段渲染
# 阶段1：低分辨率草稿
python demo_prog.py --img_path input.jpg --canvas_size 512 ...
# 阶段2：中等分辨率细化
python demo_prog.py --img_path input.jpg --canvas_size 1024 ...
# 阶段3：高分辨率输出
python demo_prog.py --img_path input.jpg --canvas_size 2048 ...

6.3 学习率调整策略

场景	学习率建议	优化器选择	迭代次数
快速预览	0.005-0.01	RMSprop	100-200
常规生成	0.002-0.005	RMSprop	300-500
精细生成	0.001-0.002	Adam	800-1000

6.4 解决常见问题

问题现象	可能原因	解决方案
输出模糊	笔触数量不足	增加max_m_strokes至800+
颜色失真	画布颜色不匹配	调整canvas_color参数
边缘不清晰	分割块数不足	增加max_divide至6-7
运行内存不足	分辨率过高	使用-light模型+降低画布尺寸
生成速度慢	CPU模式或低配置GPU	切换至GPU模式+使用轻量级模型

高级应用：风格迁移与艺术创作

7.1 多风格混合迁移

通过修改demo_nst.py实现多种风格的混合迁移：

# 在demo_nst.py中找到style_img_path参数
# 修改为接受多个风格图像路径
parser.add_argument('--style_img_paths', type=str, nargs='+', 
                    default=['./style_images/picasso.jpg', './style_images/fire.jpg'],
                    help='paths to style images')
parser.add_argument('--style_weights', type=float, nargs='+', 
                    default=[0.6, 0.4], help='weights for each style image')

然后调整风格融合逻辑：

# 计算多个风格的特征并加权组合
style_features = []
for path, weight in zip(args.style_img_paths, args.style_weights):
    img = load_image(path)
    feat = extract_style_features(img)
    style_features.append(feat * weight)

# 合并风格特征
combined_style_feat = sum(style_features) / len(style_features)

7.2 交互式绘画生成

结合OpenCV实现简单的交互式调整：

# 添加交互调整功能到demo_prog.py
import cv2

# 在optimize_x函数中添加
if not args.disable_preview:
    # 显示当前生成进度
    cv2.imshow('Painting Progress', current_canvas)
    key = cv2.waitKey(1) & 0xFF
    # 按'+'增加笔触密度
    if key == ord('+'):
        pt.max_m_strokes = min(pt.max_m_strokes + 100, 2000)
        print(f"Increased max strokes to {pt.max_m_strokes}")
    # 按'-'减少笔触密度
    elif key == ord('-'):
        pt.max_m_strokes = max(pt.max_m_strokes - 100, 100)
        print(f"Decreased max strokes to {pt.max_m_strokes}")
    # 按's'保存当前进度
    elif key == ord('s'):
        cv2.imwrite(f"progress_{pt.step_id}.jpg", current_canvas)
        print(f"Saved progress to progress_{pt.step_id}.jpg")
    # 按'q'退出
    elif key == ord('q'):
        print("User interrupted, saving current progress...")
        pt._save_stroke_params(PARAMS)
        exit()

常见问题解决（FAQ）

8.1 技术问题

Q1: 运行时出现"Out of Memory"错误怎么办？

A1: 尝试以下解决方案：

使用轻量级模型(--net_G zou-fusion-net-light)
降低画布尺寸(--canvas_size 512)
减少笔触数量(--max_m_strokes 300)
使用渐进式渲染(demo_prog.py而非demo.py)

Q2: 生成的绘画与预期风格不符？

A2: 可能原因及解决：

检查是否使用了正确的渲染器检查点目录
尝试调整画布颜色(--canvas_color)
增加笔触数量以更好地捕捉风格细节
检查输入图像分辨率是否过低（建议≥512px）

8.2 性能优化

Q: 如何加速生成过程？

A: 性能优化策略：

使用GPU模式（比CPU快10-20倍）
启用轻量级模型和检查点
减少max_divide参数（默认5，可降至3）
关闭预览功能(--disable_preview)

项目扩展与贡献指南

9.1 项目结构解析

核心文件功能说明：

painter.py        # 绘画逻辑主类
renderer.py       # 神经渲染器实现
networks.py       # 网络架构定义
loss.py           # 损失函数实现
demo.py           # 基础渲染脚本
demo_prog.py      # 渐进式渲染脚本
demo_nst.py       # 神经风格迁移脚本

9.2 贡献新功能

如果你想为项目贡献代码，请遵循以下步骤：

Fork本仓库
创建特性分支(git checkout -b feature/amazing-feature)
提交更改(git commit -m 'Add some amazing feature')
推送到分支(git push origin feature/amazing-feature)
打开Pull Request

9.3 社区资源

官方项目页：https://jiupinjia.github.io/neuralpainter/
论文地址：https://arxiv.org/abs/2011.08114
讨论群组：在GitHub Issues中提问或分享成果

总结与未来展望

Stylized-Neural-Painting通过模拟真实绘画过程，开创了图像风格迁移的新范式。随着硬件性能的提升和算法的优化，我们可以期待：

实时交互式神经绘画系统
更多样化的艺术风格支持
3D模型的神经绘画纹理生成
虚拟现实中的沉浸式绘画创作

无论你是艺术家、开发者还是AI研究人员，这套工具都为你提供了探索AI创造力的全新途径。现在就开始你的神经绘画之旅吧！

如果你觉得本指南有帮助，请点赞👍、收藏⭐并关注作者，以获取最新更新和高级技巧。下一期我们将深入探讨自定义画笔训练和高分辨率艺术生成技术，敬请期待！

引用与致谢

如果使用本项目进行研究，请引用原作者论文：

@inproceedings{zou2020stylized,
    title={Stylized Neural Painting},
    author={Zhengxia Zou and Tianyang Shi and Shuang Qiu and Yi Yuan and Zhenwei Shi},
    year={2020},
    eprint={2011.08114},
    archivePrefix={arXiv},
    primaryClass={cs.CV}
}

感谢原作者团队的杰出工作，以及开源社区的贡献者们。本项目仅作学习和研究使用，商业用途请联系原作者获得授权。

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考