一、风格迁移简介
风格迁移（Style Transfer）是深度学习众多应用中非常有趣的一种，如图，我们可以使用这种方法把一张图片的风格“迁移”到另一张图片上：
这其中的原因在于，在原始的风格迁移过程中， 把生成图片的过程当做一个“训练”的过程。每生成一张图片，都相当于要训练一次模型，这中间可能会迭代几百几千次。如果你了解过一点机器学习的知识，就会知道，从头训练一个模型要比执行一个已经训练好的模型要费时太多。而这也正是原始的风格迁移速度缓慢的原因。
二、快速风格迁移简介
那有没有一种方法，可以不把生成图片当做一个“训练”的过程，而当成一个“执行”的过程呢？答案是肯定的。这就这篇快速风格迁移（fast neural style transfer）： Perceptual Losses for Real-Time Style Transfer and Super-Resolution
快速风格迁移的网络结构包含两个部分。一个是“生成网络”（原文中为Transformation Network），一个是“损失网络”（Loss Network）。生成网络接收一个图片当做输入，然后输出也是一张图片（即风格迁移后的结果）。如下图，左侧是生成网络，右侧为损失网络：
执行阶段：给定一张图片，将其输入生成网络，输出这张图片风格迁移后的结果。
我们可以发现， 在模型的“执行”阶段我们就可以完成风格图片的生成。因此生成一张图片的速度非常块，在GPU上一般小于1秒，在CPU上运行也只需要几秒的时间。
三、快速风格迁移的Tensorflow实现
话不多说，直接上我的代码的Github地址： hzy46/fast-neural-style-tensorflow
还有变换效果如下。
原始图片：
关于快速风格迁移，其实之前在Github上已经有了Tensorflow的两个实现：
junrushao1994/fast-neural-style.tf
OlavHN/fast-neural-style
但是第一个项目只提供了几个训练好的模型，没有提供训练的代码，也没有提供具体的网络结构。所以实际用处不大。
而第二个模型做了完整的实现，可以进行模型的训练，但是训练出来的效果不是很好，在作者自己的博客 中，给出了一个范例，可以看到生成的图片有很多噪声点：
四、一些实现细节
1、与Tensorflow Slim结合在原来的实现中，作者使用了VGG19模型当做损失网络。而在原始的论文中，使用的是VGG16。为了保持一致性，我使用了Tensorflow Slim（地址： tensorflow/models）对损失网络重新进行了包装。
Slim是Tensorflow的一个扩展库，提供了很多与图像分类有关的函数，已经很多已经训练好的模型（如VGG、Inception系列以及ResNet系列）。
下图是Slim支持的模型：
2、改进转置卷积的两个Trick
原先我们需要使用网络生成图像的时候，一般都是采用转置卷积直接对图像进行上采样。
这篇文章指出了转置卷积的一些问题，认为转置卷积由于不合理的重合，使得生成的图片总是有“棋盘状的噪声点”，它提出使用先将图片放大，再做卷积的方式来代替转置卷积做上采样，可以提高生成图片的质量，下图为两种方法的对比：
def resize_conv2d(x, input_filters, output_filters, kernel, strides, training): with tf.variable_scope('conv_transpose') as scope: height = x.get_shape()[1].value if training else tf.shape(x)[1] width = x.get_shape()[2].value if training else tf.shape(x)[2] new_height = height * strides * 2 new_width = width * strides * 2 x_resized = tf.image.resize_images(x, [new_height, new_width], tf.image.ResizeMethod.NEAREST_NEIGHBOR) shape = [kernel, kernel, input_filters, output_filters] weight = tf.Variable(tf.truncated_normal(shape, stddev=0.1), name='weight') return conv2d(x_resized, input_filters, output_filters, kernel, strides)
以上为第一个Trick。
第二个Trick是文章 Instance Normalization: The Missing Ingredient for Fast Stylization 中提到的，用 Instance Normalization来代替通常的Batch Normalization，可以改善风格迁移的质量。
3、注意使用Optimizer和Saver
这是关于Tensorflow实现的一个小细节。
在Tensorflow中，Optimizer和Saver是默认去训练、保存模型中的所有变量的。但在这个项目中，整个网络分为生成网络和损失网络两部分。我们的目标是训练好生成网络，因此只需要去训练、保存生成网络中的变量。在构造Optimizer和Saver的时候，要注意只传入生成网络中的变量。
找出需要训练的变量，传递给Optimizer：
variable_to_train = []for variable in tf.trainable_variables(): if not(variable.name.startswith(FLAGS.loss_model)): variable_to_train.append(variable)train_op = tf.train.AdamOptimizer(1e-3).minimize(loss, global_step=global_step, var_list=variable_to_train)
五、总结
总之是做了一个还算挺有趣的项目。代码不是特别多，如果只是用训练好的模型生成图片的话，使用CPU也可以在几秒内运行出结果，不需要去搭建GPU环境。建议有兴趣的同学可以自己玩一下。（再贴下地址吧：hzy46/fast-neural-style-tensorflow ）
关于训练，其实也有一段比较坎（dan）坷（teng）的调参经历，下次有时间再分享一下，今天就先写到这儿。谢谢大家！
