26、生成式深度学习：从DeepDream到图像生成技术探索

生成式深度学习：从DeepDream到图像生成技术探索

1. DeepDream与快速探索

在生成式深度学习中，通过随机生成 layer_contributions 字典中的参数，可以快速探索许多不同的层组合。以一张美味的自制糕点图像为例，使用不同的层配置可以得到一系列不同的结果。

DeepDream本质上是将卷积神经网络逆向运行，基于网络学习到的表示来生成输入。其生成的结果有趣，且与人类视觉皮层受迷幻剂干扰时产生的视觉假象有些相似。值得注意的是，这个过程并不局限于图像模型甚至卷积网络，它同样适用于语音、音乐等领域。

2. 神经风格迁移概述

除了DeepDream，深度学习驱动的图像修改的另一个重大发展是神经风格迁移。神经风格迁移由Leon Gatys等人在2015年夏天提出，该算法自提出以来经历了许多改进，并衍生出了许多变体，还被应用到了许多智能手机照片应用中。

神经风格迁移是将参考图像的风格应用到目标图像上，同时保留目标图像的内容。这里的风格主要指图像在不同空间尺度上的纹理、颜色和视觉模式，而内容则是图像的高层宏观结构。例如，在使用梵高的《星夜》作为风格参考时，蓝黄色的圆形笔触就是风格；而图宾根照片中的建筑则被视为内容。

在2015年神经风格迁移发展之前，风格迁移的想法在图像处理领域就已经有很长的历史，它与纹理生成密切相关。但基于深度学习的风格迁移实现所取得的结果，是经典计算机视觉技术无法比拟的，它引发了计算机视觉创意应用的复兴。

实现风格迁移的关键概念与所有深度学习算法的核心思想相同：定义一个损失函数来明确想要实现的目标，然后最小化这个损失。具体来说，要保留原始