图像风格迁移1 A Neural Algorithm of Artistic Style

论文地址
https://arxiv.org/pdf/1508.06576v2.pdf

所谓图像风格迁移，是指利用算法学习著名画作的风格，然后再把这种风格应用到另外一张图片上的技术。著名的国像处理应用Prisma是利用风格迁移技术，将普通用户的照片自动变换为具有艺术家的风格的图片。

先回忆一下图像识别模型VGGNet。
事实上，可以这样理解VGGNet的结构：前面的卷积层是从图像中提取“特征”，而后面的全连接层把图片的“特征”转换为类别概率。其中，VGGNet中的浅层（如conv1_1，conv1_2），提取的特征往往是比较简单的（如检测点、线、亮度），VGGNet中的深层（如conv5_1、conv5_2），提取的特征往往是比较复杂（如有无人脸或某种特定物体）

具体来说，风格迁移使用卷积层的中间特征还原出对应这种特征的原始图像。如图7-2a所示，先选取衣服原始图像，经过VGGNet计算后得到各种卷积层特征。接下来，根据这些卷积层的特征，还原出对应这种特征的原始图像。图像b、c 、d 、e 、f 分别为使用卷积层conv1_2、conv2_2 、conv3 _2 、conv4_2 、conv5_2 的还原图像。可以发现：浅层的还原效果往往比较好，卷积特征基本保留了所高原始图像中形状、位置、颜色、纹理等信息； 深层对应的还原图像丢失了部分颜色和纹理信息，但大体保留原始图像中物体的形状和位置。