66、用神经网络进行创意艺术创作

用神经网络进行创意艺术创作

1. 引言

在创意领域，神经网络正发挥着越来越重要的作用。我们可以利用神经网络实现一些有趣的图像应用，如深度梦境（Deep Dreaming）和神经风格迁移（Neural Style Transfer），还能进行文本生成。接下来，我们将详细介绍深度梦境和神经风格迁移这两种图像应用。

2. 深度梦境

2.1 刺激滤波器

深度梦境利用了帮助我们可视化卷积网络中滤波器的思想来进行艺术创作。以VGG16为例，在这个应用中，我们不关心网络的输出，只关注让图像通过网络，使卷积层的滤波器评估其输入。我们的目标是修改起始图像，使其尽可能地激发某些选定的层。

具体步骤如下：
1. 选择要最大化输出的滤波器，可以选择一个或多个来自网络不同部分的滤波器，这完全取决于个人的艺术选择。
2. 为网络提供一张图像，处理后，取出所选第一个滤波器的特征图，将其所有值相加，并乘以我们选择的权重，以确定该和的影响程度。这里的权重并非网络内部的权重，只是用于控制深度梦境过程中每个滤波器的影响。
3. 对其他所选滤波器进行相同的求和与加权操作，然后将这些结果相加，得到一个单一的数字，即多滤波器损失或多层损失，它告诉我们所选滤波器对输入图像的响应强度。

2.2 运行深度梦境

以图23 - 3中的青蛙图像为例，通过反复试验选择一些滤波器（及其权重），可以得到如图23 - 4所示的“梦境”结果。由于我们选择了对眼睛有响应的滤波器，所以在结果图像中可以看到很多眼睛。

如果从狗的图像开始，由于狗图像的尺寸比网络训练的图像大很多，图像的变化大多具有更精细的纹理。当