人脸图像是计算机视觉领域中研究历史最久，也是应用最广泛的图像。近几年随着研究方法的进步以及相关数据集的收集，人脸风格化成为了一个非常热门的研究领域和应用方向，本文我们来介绍其中的核心技术和相关资源。
作者&编辑 | 言有三
1. 什么是人脸风格化
所谓人脸风格化，就是将人脸头像转换为特定的风格头像，最常见的包括素描肖像风格，卡通形象(动画)风格，油画风格，分别如下图所示：
素描肖像风格的重点在于保持人脸的轮廓和重要五官信息，去掉无关的颜色，纹理等内容，它模仿的是就是素描，相对比较严肃。
卡通形象(动画)风格的重点在于简洁，统一的颜色和纹理风格，对五官进行适当的美化(比如眼睛，鼻子的调整)。
油画风格的重点则在于渲染有艺术感染力的颜色和纹理，对整个内容的改变有时候比较大。
三者的相同之处在于，需要保持人脸的身份信息，即可辨识为本人。
不同之处在于，肖像风格很少会对人脸五官作出大的调整，即不会将小眼睛变为大眼睛，大鼻子变为小鼻子，因为那样就不写实了。而卡通风格的其中一个重点就是要对五官进行调整，因为卡通形象的颜色和纹理比较单一，如果不进行美化，大众脸的五官缺陷很容易被放大。油画风格的差异则比较大，主要在于颜色和纹理风格的调整程度。
下面我们来分析这三类风格的核心技术点。
2. 素描肖像风格
从上图肖像风格我们其实可以看出，肖像风格的重点在于线条轮廓的完整性，均匀性，而人脸的形状和五官位置其实不需要作出调整，那么一种最成熟的技术就是边缘检测。
以OpenCV库中具有代表性的两种边缘检测算法为例：
Sobel是一种基于简单的基于梯度信息的方法，Random forests则是基于局部块分类的方法，他们各自有特点。比如Sobel的结果对比度更高，而Random forests的结果更加干净简单。
基于边缘检测作出素描肖像风格，重点就在于参数的调试和后处理，在边缘的召回率和准确率之间取得平衡，代表性的方法可以参考文[2]。这一类方法比较容易受到噪声的影响，如果去细看前面的那张处理图，就能看出一些细节问题。
虽然素描肖像风格本身也可以用最新的一些方法进行生成，比如接下来会介绍的基于图像风格化和图像翻译的方法，但是相对于传统的方法其效果改进并不是非常明显，因此我们就不再做展开解读。
[1] Dollar P, Zitnick C L. Structured Forests for Fast Edge Detection[C]. international conference on computer vision, 2013: 1841-1848.
[2] Winnemoller H, Kyprianidis J E, Olsen S C, et al. Special Section on CANS: XDoG: An eXtended difference-of-Gaussians compendium including advanced image stylization[J]. Computers & Graphics, 2012, 36(6): 740-753.
3. 油画风格
说起风格化技术，研究历史其实比较久远，早期的风格迁移方法以Image Analogie[3]为代表，是基于图像块的纹理仿真运算，由于不是基于学习的方法，效果和影响力很有限。真正让大众认识这一门技术的，还是2015年左右的基于卷积神经网络的风格迁移论文[4]的提出，展示了如何将图像进行油画风格化的应用，这是早期基于图像的风格迁移算法。
所谓风格迁移，即将某一幅图像的风格(上图中的小图，也称为风格图)迁移到另一幅图像(上图a，也被称为内容图)，得到目标结果图(上图b)，目标结果图同时拥有了风格图的风格和内容图的内容。
内容是图像的语义信息，指的是图里包含的目标及其位置，它属于图像中较为底层的信息，可以使用灰度值，目标轮廓等进行描述。风格则指代笔触，颜色等信息，是更加抽象和高层的信息。
图像风格可以用数学来描述，其中常用的是格拉姆矩阵(Gram Matrix)，它的定义为n维欧氏空间中任意k个向量的内积所组成的矩阵。
基于图像特征的Gram矩阵计算方法如下。
其中Fik_l是向量化后的第l个网络层的特征图i和特征图j的内积，k即向量的长度。
格拉姆矩阵可以看做特征之间的偏心协方差矩阵，即没有减去均值的协方差矩阵，内积之后得到的矩阵的对角线元素包含了不同的特征，而其他元素则包含了不同特征之间的相关信息。因此格拉姆矩阵可以反应整个图像的风格，如果我们要度量两个图像风格的差异，只需比较他们格拉姆矩阵的差异即可。
假设我们有两张图，一张是欲模仿的风格图a，一张是内容图p，想要在不更改内容图p的语义内容的基础上生成带有风格图a的风格的结果图x，就需要同时最小化风格损失和内容损失，即重建风格损失和内容损失。
上图包含了两个重建通道。
(1) 内容重建通道。选择某一个抽象级别较高的特征层计算内容损失，它的主要目标是保留图像主体的内容和位置，损失计算如下，使用了特征的欧式距离，和分别是第l层生成图和内容图的特征值。
(2) 风格重建通道。与内容重建不同，CNN从底层到高层的每一层都会对损失有贡献，因为风格采用格拉姆矩阵进行表述，所以损失也是基于该矩阵计算，每一层加权相加，第l层的损失定义如下。
整个的风格损失函数计算则如下：
上述的风格迁移算法中内容重建不使用多尺度，是因为内容图本身只需要维持可识别的内容信息，多尺度不仅会增加计算量，还引入噪声，抽象层次较低的低尺度关注了像素的局部信息，可能导致最终渲染的结果不够平滑。风格重建使用多尺度不仅有利于模型的收敛，而且兼顾了局部的纹理结构细节和整体的色彩风格。
上述方法是基于图的风格化方法，非常耗时，当前的主流方法是基于模型的方法，可以实现单一模型进行单种，多种，甚至任意风格的转换，感兴趣的同学可以阅读综述文章[5]进行学习。当然在基于模型的方法中，仍然会借鉴格拉姆矩阵进行风格的表示。
[3] Hertzmann A, Jacobs C E, Oliver N, et al. Image analogies[C]. international conference on computer graphics and interactive techniques, 2001: 327-340.
[4] Gatys L A, Ecker A S, Bethge M, et al. A Neural Algorithm of Artistic Style[J]. arXiv: Computer Vision and Pattern Recognition, 2015.
[5] Jing Y, Yang Y, Feng Z, et al. Neural Style Transfer: A Review[J]. arXiv: Computer Vision and Pattern Recognition, 2017.
4. 动画风格
动画风格，这里特指的就是有某种动画作品风格的效果了，以日本的二维动画为代表，最近抖音新增的特效就属于这种，实际效果如下：
上图我分别测试了正面，大角度，以及本身就是动画的图像，效果都还不错。它采取的是对人脸进行风格化处理，对其他区域进行类似的颜色和纹理迁移的方案。
可以看出的是，尽管输入图的颜色纹理有很大差异，但是输出图则非常一一致，这说明其本质是从输入到特定风格的映射，哪怕输入图本身就是动画，也会被映射到特定的风格。
要实现这一类风格的生成，需要对输入图进行风格编码，最适合的技术便是GAN，其中人脸编码方法中StyleGAN[6]是最成功的方法。不过对于人脸动画风格来说，改变的是整体风格，而不是局部细节，所以原理上更为简单一些。
使用GAN进行风格迁移是一个非常大的研究领域，方法很多，我们这里只能对其中最核心的技术进行介绍，以Pix2Pix和CycleGAN为代表，前者需要成对数据进行训练，而后者则不需要，所以CycleGAN[7]才是更加现实的选择。
CycleGAN通过对源域图像进行两步变换：首先尝试将其映射到目标域，然后返回源域得到二次生成图像，从而消除了在目标域中图像配对的要求，这是一个循环的结构，因此称之为CycleGAN，框架示意图如下：
从上图我们可以看出CycleGAN其实就是两个方向相反的单向GAN，它们共享两个生成器，然后各自有一个判别器，加起来总共有两个判别器和两个生成器。一个单向GAN有两个loss，CycleGAN加起来总共有四个loss。
X和Y分别表示两个域的图像，可知这里存在两个生成器G和F，分别用于从X到Y的生成和Y到X到生成，包含两个判别器，分别是Dx和Dy。完整的loss如下：
前两项就是普通的loss，Lcyc则是CycleGAN框架的重点。
背后的意义就是样本从一个空间转换到另一个空间后，反之还可以转换回来。
直接使用CycleGAN是不可能得到一个工业界的模型，因为CycleGAN确缺少对人脸语义信息的理解，会得到下面这样的效果。
所以需要对其进行改进，让它能够理解语义信息，只处理该处理的区域，保证人脸五官分布的合理，其中有两个方法是比较典型的，都是基于CycleGAN的改进，对人脸进行风格化的主流算法基本无出其右。
一个是使用关键点进行约束的方法[8]，通过增加关键点预测任务，来约束输出图像的五官分布。
另一个是基于注意力机制的方法[8]，使用注意力机制对人脸的有效区域进行学习。
下面是使用文[9]方法处理的结果，可知效果要好很多了，这是一个非常有希望的方法，对数据集进行优化后，有望取得很好的效果。
关于详细的工程解读，我们之前有过文章，大家可以参考。
动画风格化相比于素描和油画，对细节比较敏感，因为使用了特征编码，难点在于人脸的五官分布不能丢失或者错乱，其中人脸图像中的经典难题会对结果造成很大影响，比如光照，姿态等
下图展示了处理失败的案例。
[6] Karras T, Laine S, Aila T. A style-based generator architecture for generative adversarial networks[C]//Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2019: 4401-4410.
[7] Zhu J Y, Park T, Isola P, et al. Unpaired image-to-image translation using cycle-consistent adversarial networks[C]//Proceedings of the IEEE international conference on computer vision. 2017: 2223-2232.
[8] Wu R, Gu X, Tao X, et al. Landmark Assisted CycleGAN for Cartoon Face Generation.[J].arXiv: Computer Vision and Pattern Recognition, 2019.
[9] Kim J , Kim M , Kang H , et al. U-GAT-IT: Unsupervised Generative Attentional Networkswith Adaptive Layer-Instance Normalization for Image-to-Image Translation[J]. 2019.
5. 人脸风格化数据集
人脸的风格化在娱乐社交领域里有非常广泛的应用，下面我们给大家介绍一些用得上的数据集。
(1) CUFSF
数据集地址：http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/archive/cufsf/。
发布于2009年，这是一个人像素描数据集，原图来自于FERET，有1195张成对的灰色正面肖像图和对应的素描图。
(2) IIIT-CFW1.0
数据集地址：http://cvlab.cse.msu.edu/siw-spoof-in-the-wild-database.html。
发布于2016年，包含100个名人的8928张卡通图片，同时也附带了1000张真实图。
(3) CartoonSet10/100k
数据集地址：https://google.github.io/cartoonset/download.html。
发布于2017年，有两个子集，CartoonSet10k和CartoonSet100k，分别包含10000和100000张卡通人脸图。每一张卡通人脸图都有16个组件，其中12个面部属性和4个颜色属性。
其中颜色属性来自于一个离散的RGB集合，每一个属性的种类可以低至3种，高达11种。比如chin的长度就包括short、medium、long一共三种，而发型就有111种。所有属性及其集合大小统计如下：
艺术风格总共包括：3种下巴长度(chin_length)、3种眼睛角度(eye_angle)、2种睫毛可见与否属性(eye_lashes)、2种眼睑样式(eye_lid)、14种眉毛形状(eyebrow_shape)、2种眉毛宽度(eyebrow_weight)、7种脸型(face_shape)、15种面部发型(facial_hair，包括光头)、12种眼镜(glasses，包括无眼镜)、111种头部发型(head hair)。
颜色风格包括：5种眼虹膜颜色(eye_color)、11种面部皮肤颜色(face_color)、7种眼镜颜色(glasses_color)、10种头发颜色(hair_color)。
比例风格包括：3种眼睛眉毛距离(eye_eyebrow_distance)、3种眼缝大小(eye_slant)、4种眉毛厚度(eyebrow_thickness)、3种眉毛宽度(eyebrow_width)。
所有的元素及其变种都是由同一个艺术家Shiraz Fuman绘制而成，最终得到约250个卡通艺术元素，可以组合成约108种样式。所有的艺术元素都是采用顺序分层的方式方便进行渲染，比如脸型需要依赖于眼睛和眼睛，而发型比较复杂有两个元素，一个在人脸上一层，一个在人脸下一层，总共有8层，头发背景、人脸、头发前景、眼睛、眼睫毛、嘴巴、面部头发、眼镜。
从属性到艺术的映射也是有艺术家确定的，这样任意一个属性的选择都能获得视觉好看的效果，而不至于对不齐，有时候需要一些交互，比如不同脸型的“短胡子”属性的创作。
(4) self2anime
数据集地址：https://github.com/taki0112/UGATIT。
发布于2019年，这是一个漫画人脸数据集，首先使用漫画人脸检测算法对Anime-Planet1上的图片进行了检测，最后留下了女性的人脸图共3500张，其中3400张作为训练，100张作为测试。
(5) Danbooru2019
数据集地址：https://www.gwern.net/Danbooru2019#danbooru2018 。
Danbooru2019是一个动漫人物数据集，拥有超过300百万的图片。有研究者从中选择了一些图片组建了动漫头像数据集，共140000张，图像大小为512*512，如下，地址为http://www.seeprettyface.com/mydataset_page3.html#anime。
其他还有一些比较小和老的数据集，这里就不做过多的介绍，感兴趣的读者可以自行去了解更多。
6. 如何学习以上算法
在上面我们介绍了用于人脸风格化的核心技术，涉及人脸图像的各种算法，风格迁移算法，生成对抗网络，如果想要长期进行学习，可以参考有三AI秋季划的人脸算组，图像质量组，GAN组，可分别学习相关内容。
详情可以阅读下文介绍：
【通知】如何让你的2020年秋招CV项目经历更加硬核，可深入学习有三秋季划4大领域32个方向
如果你对以上人脸数据集感兴趣，在有三AI知识星球的数据集板块中，我们提供了以上数据集的详细解读以及下载方式，有需要的同学可以加入。
而人脸风格化相关的算法，也有诸多介绍。
总结
本次我们给大家介绍了人脸风格化相关核心技术和数据集，人脸图像属于最早被研究的一类图像，也是计算机视觉领域中应用最广泛的一类图像，其中需要使用到几乎所有计算机视觉领域的算法，可以说掌握好人脸领域的各种算法，基本就玩转了计算机视觉领域。
如何学习人脸图像算法
如果你想系统性地学习各类人脸算法并完成相关实战，并需要一个可以长期交流学习，永久有效的平台，可以考虑参加有三AI秋季划-人脸图像算法组，完整的介绍上面有链接，总体的学习路线如下：
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