【风格迁移系列三】(Adain)Arbitrary Style Transfer in Real-time with Adaptive Instance Normalization 论文解读

本文深入解析了实时任意风格迁移技术,并介绍了Adaptive Instance Normalization(Adain)算法。Adain通过调整内容图像的均值和标准差,使其与风格图像对齐,实现了高效风格迁移。文章详细阐述了模型架构、训练过程及官方与非官方实现代码。

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最近看了这篇论文 Arbitrary Style Transfer in Real-time with Adaptive Instance Normalization 。由于没有详细的博客参考,还是花了一些时间来阅读论文。于是提出自己对论文的理解,以供大家参考。下面直接进入主题:

1 Adaptive Instance Normalization

作者在 CIN 的基础上提出了 Adain :
在这里插入图片描述
其中,x 和 y 分别是内容图片和风格图片 encode 后的特征图, σ \sigma σ μ \mu μ 分别是均值和标准差。论文中说该公式将内容图片的均值和标准差与风格图片的均值和标准差对齐,我们可以这样理解:首先 内容图片 经过标准化后均值为0,标准差为1;然后乘以风格的标准差再加上风格的均值,Adain 的结果不就使得原来的内容特征图的标准差和均值与风格特征图的相同了吗?那么就可以说成它们的标准差和均值对齐了。

2 Model Architecture

在这里插入图片描述
论文的模型如上图:

  1. 首先将内容图片 c 和风格图片 s 输入 VGG 网络 f f f;
  2. f ( c ) f(c) f(c) f ( s ) f(s) f(s) 进行上述的 Adain 操作,得到 t;
    在这里插入图片描述
  3. 最后通过 Decoder g g g 输出风格迁移结果 T ( c , s ) T(c,s) T(c,s)
    在这里插入图片描述

3 Training

首先总损失的定义和其他的论文类似:
在这里插入图片描述
内容损失定义如下:
在这里插入图片描述
可以看上图的模型最右边进行理解, f ( g ( t ) ) f(g(t)) f(g(t)) 就是将得到的结果再输入到 vgg 中的结果,然后与 t 计算均方差损失。

风格损失定义如下:
在这里插入图片描述
这里是计算decode生成的结果的均值和方差和风格特征图的均值和方差的均方差损失。也就是让 g ( t ) g(t) g(t) t t t 的方差和均值对齐。

4 Code

官方实现(Torch): https://github.com/xunhuang1995/AdaIN-style
非官方实现(Pyorch): https://github.com/irasin/Pytorch_Adain_from_scratch

### 关于风格迁移的学术论文 风格迁移Style Transfer),作为一种计算机视觉技术,允许将一张图片的艺术风格应用到另一张图片上。此过程通常涉及复杂的算法技术来分离并重新组合内容样式特征。 对于寻找有关风格迁移的学术论文,可以关注以下几个方面: - **早期工作**:Gatys等人在2016年发表的文章《A Neural Algorithm of Artistic Style》被认为是该领域的开创性研究之一[^3]。这项研究表明如何通过卷积神经网络实现艺术风格转换。 - **改进方法**:后续的研究致力于提高效率、质量以及灵活性。例如,《Arbitrary Style Transfer in Real-time with Adaptive Instance Normalization》提出了自适应实例归一化(AdaIN),使得任意风格之间的快速切换成为可能[^4]。 - **多模态扩展**:除了静态图像外,还有针对视频序列进行实时风格化的探索,如《Video Style Transfer for Live Action》探讨了动态场景下的连续帧一致性处理方案[^5]。 ```python import torch from torchvision import models, transforms from PIL import Image def load_image(image_path): transform = transforms.Compose([ transforms.Resize((256, 256)), transforms.ToTensor() ]) image = Image.open(image_path).convert('RGB') return transform(image).unsqueeze(0) content_img = load_image("path_to_content_image.jpg") style_img = load_image("path_to_style_image.jpg") model = models.vgg19(pretrained=True).features.eval() # 进一步定义损失函数等内容... ``` 上述代码片段展示了加载预训练模型并对输入图片做初步变换的过程,在实际应用中还需要构建具体的损失计算机制以完成风格迁移任务。
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