23、神经网络风格迁移与生成对抗网络

神经网络风格迁移与生成对抗网络

1. 神经网络风格迁移

1.1 损失计算与辅助函数

内容损失是输入图像特征与目标输出图像特征之间的 L2 范数。通过最小化这些激活的 L2 范数，可使输出图像与输入图像具有相似的结构内容。最后将加权的风格损失和内容损失相加，得到组合损失。

以下是两个辅助函数：

@staticmethod
def clipPixels(image):
    # clip any pixel values in the image falling outside the
    # range [0, 1] and return the image
    return tf.clip_by_value(image,
                            clip_value_min=0.0,
                            clip_value_max=1.0)

@staticmethod
def tensorToImage(tensor):
    # scale pixels back to the range [0, 255] and convert the
    # the data type of the pixels to integer
    tensor = tensor * 255
    tensor = np.array(tensor, dtype=np.uint8)

    # remove the batch dimension from the image if it is
    # present