快速风格迁移

风格迁移是CV的一个应用，通过融合风格图片和内容图片，实现图片的风格变换，“人人都是艺术家”
最早在论文《A Neural Algorithm of Artistic Style》中提出，但是这种方法是用“训练”的思想来做风格迁移，每次都要单独训练，速度很慢
快速风格迁移由《Perceptual Losses for Real-Time Style Transfer Super-Resolution》提出，主要是将风格迁移的训练和应用分离，可以快速应用

如https://github.com/hzy46/fast-neural-style-tensorflow 分享了几个案例

以及论文里给的例子

下面说具体原理
1. 图片的风格迁移问题，是给定原始图片和风格图片，得到转换了风格的图片的过程
2. 则原始图片表示了内容Content(C)；风格图表示了风格Style(S)；转换了风格的图片表示生成的图片

3. 那么生成目标图片的损失函数就是内容损失和风格损失的加权和

$$J(G)=\alpha J_{content}(C,G)+\beta J_{style}(S,G)$$
4. 注意到现有的CV模型如VGG16，各个卷积层本质上已经是对图片进行了 特征提取，且高阶的层包含了 内容信息，低阶的层包含了 纹理的信息，各个特种层之间的相关关系表达了 风格信息
5. 内容信息用两个图在某一层的取值差来表示

lϕ,jfeat(ŷ ,y)=1CjHjWj‖ϕj(ŷ )−