項(xiàng)目7風(fēng)格遷移：基于NST與AnimeGAN的圖像古風(fēng)化教學(xué)目標(biāo)能力目標(biāo)（1）了解NeuralStyleTransfer圖像風(fēng)格遷移原理。（2）掌握NeuralStyleTransfer（NST）安裝與使用。（3）了解AnimeGAN圖像風(fēng)格遷移原理。（4）掌握AnimeGAN安裝與使用。知識(shí)目標(biāo)（1）掌握基于NeuralStyleTransfer（NST）進(jìn)行圖像風(fēng)格遷移的實(shí)際操作技能。（2）掌握基于AnimeGAN進(jìn)行圖像風(fēng)格遷移的實(shí)際操作技能。目錄2基于NeuralStyleTransfer的圖像風(fēng)格遷移1認(rèn)識(shí)圖像風(fēng)格遷移3基于AnimeGAN的圖像風(fēng)格遷移目錄2基于NeuralStyleTransfer的圖像風(fēng)格遷移1認(rèn)識(shí)圖像風(fēng)格遷移3基于AnimeGAN的圖像風(fēng)格遷移1.認(rèn)識(shí)數(shù)據(jù)集

任務(wù)目標(biāo)（1）了解圖像風(fēng)格遷移定義及方法。（2）了解圖像風(fēng)格遷移應(yīng)用領(lǐng)域。1.1圖像風(fēng)格遷移方法圖像風(fēng)格遷移是一種利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)實(shí)現(xiàn)的圖像轉(zhuǎn)換過程，其目標(biāo)是將一幅圖像（通常為藝術(shù)作品）的風(fēng)格應(yīng)用到另一幅目標(biāo)圖像上，同時(shí)保留目標(biāo)圖像內(nèi)容的真實(shí)性。這一技術(shù)的背景起源于2015年的一篇開創(chuàng)性論文，由LeonA.Gatys等人提出。通過圖像風(fēng)格遷移為藝術(shù)家和設(shè)計(jì)師提供了一種新型的創(chuàng)作工具，展示了AI技術(shù)在非傳統(tǒng)領(lǐng)域的潛力。圖像風(fēng)格遷移主要方法包括基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的方法、優(yōu)化方法和生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）方法。以下是幾種主要方法的詳細(xì)介紹：基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法：利用深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過提取圖像內(nèi)容特征和風(fēng)格特征，實(shí)現(xiàn)風(fēng)格遷移。經(jīng)典的NeuralStyleTransfer是這種方法代表。它使用預(yù)訓(xùn)練CNN來提取圖像的特征，并通過優(yōu)化使得生成圖像的內(nèi)容與輸入內(nèi)容圖像相似，而風(fēng)格則與風(fēng)格圖像相似??。優(yōu)化方法：通過定義一個(gè)損失函數(shù)，函數(shù)包括內(nèi)容損失和風(fēng)格損失，對(duì)生成圖像進(jìn)行優(yōu)化。內(nèi)容損失衡量生成圖像與內(nèi)容圖像在內(nèi)容上的相似性，而風(fēng)格損失衡量生成圖像與風(fēng)格圖像在風(fēng)格上的相似性。通過迭代優(yōu)化損失函數(shù)，可生成既保留內(nèi)容圖像結(jié)構(gòu)又有風(fēng)格圖像風(fēng)格的圖像??。生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）方法：利用生成器和判別器的對(duì)抗訓(xùn)練，生成高質(zhì)量的風(fēng)格遷移圖像。典型的例子有AnimeGAN。AnimeGAN專門用于將真實(shí)世界的人像圖像轉(zhuǎn)換為動(dòng)漫風(fēng)格的圖像，通過生成器和判別器的對(duì)抗訓(xùn)練實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量的動(dòng)漫風(fēng)1.2數(shù)據(jù)集展示

圖像風(fēng)格遷移近年來得到了廣泛關(guān)注和應(yīng)用，它通過優(yōu)化圖像內(nèi)容和風(fēng)格特征，使得圖像能夠呈現(xiàn)出多樣的藝術(shù)效果。以下是圖像風(fēng)格遷移在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用及其詳細(xì)介紹。（1）藝術(shù)創(chuàng)作領(lǐng)域：圖像風(fēng)格遷移在藝術(shù)創(chuàng)作中的應(yīng)用尤為顯著。藝術(shù)家和設(shè)計(jì)師可以利用這項(xiàng)技術(shù)將普通的照片轉(zhuǎn)換成具有特定藝術(shù)風(fēng)格的圖像，如水墨畫、油畫、水彩畫、素描等。這種轉(zhuǎn)換不僅提高了藝術(shù)創(chuàng)作的效率，還為藝術(shù)家提供了更多的靈感和創(chuàng)作自由。例如，使用NeuralStyleTransfer技術(shù)，用戶可以輕松地將吳道子、唐伯虎等古代畫家的畫風(fēng)應(yīng)用到現(xiàn)代攝影作品中，創(chuàng)造出獨(dú)特的視覺效果?。（2）電影和動(dòng)畫領(lǐng)域：圖像風(fēng)格遷移技術(shù)可以用于場(chǎng)景的藝術(shù)化處理，增強(qiáng)視覺效果和藝術(shù)表現(xiàn)力。例如，在電影制作中，可以將真實(shí)場(chǎng)景轉(zhuǎn)換為特定藝術(shù)風(fēng)格的畫面，營造出特定的視覺氛圍。在動(dòng)畫制作中，圖像風(fēng)格遷移可以幫助動(dòng)畫師將手繪風(fēng)格應(yīng)用到數(shù)字動(dòng)畫中，節(jié)省大量的手工繪制時(shí)間和成本??。（3）廣告和營銷領(lǐng)域：圖像風(fēng)格遷移技術(shù)可以用于創(chuàng)建吸引人的視覺效果，從而吸引更多的觀眾注意力。廣告設(shè)計(jì)師可以將產(chǎn)品照片轉(zhuǎn)換為不同藝術(shù)風(fēng)格的圖像，增加廣告的藝術(shù)性和吸引力。例如，通過將產(chǎn)品圖像轉(zhuǎn)換為油畫風(fēng)格或漫畫風(fēng)格，可以使廣告更加生動(dòng)有趣，吸引消費(fèi)者的注意。（4）教育和培訓(xùn)領(lǐng)域：通過將教學(xué)材料和訓(xùn)練數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為不同藝術(shù)風(fēng)格，教育工作者可以提高教學(xué)內(nèi)容趣味性和吸引力。例如在美術(shù)教育中，教師可以使用圖像風(fēng)格遷移技術(shù)將學(xué)生的作品轉(zhuǎn)換為不同藝術(shù)家的風(fēng)格，幫助學(xué)生更好地理解和學(xué)習(xí)不同的藝術(shù)流派和技法。目錄2基于NeuralStyleTransfer的圖像風(fēng)格遷移1認(rèn)識(shí)圖像風(fēng)格遷移3基于AnimeGAN的圖像風(fēng)格遷移2.深度學(xué)習(xí)環(huán)境部署

任務(wù)目標(biāo)（1）了解NeuralStyleTransfer算法的基本原理和方法。（2）掌握NeuralStyleTransfer算法部署及項(xiàng)目工程結(jié)構(gòu)。（3）掌握NeuralStyleTransfer算法的實(shí)現(xiàn)過程，包括損失模塊定義及預(yù)訓(xùn)練模型嵌入。2.1NeuralStyleTransfer原理概述NeuralStyleTransfer（NST）是一種利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）實(shí)現(xiàn)圖像風(fēng)格遷移的方法。NST算法的核心思想是使用預(yù)訓(xùn)練的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來提取圖像的內(nèi)容特征和風(fēng)格特征，通過優(yōu)化過程生成融合了內(nèi)容圖像和風(fēng)格圖像特征的圖像。在風(fēng)格遷移過程中，通常涉及兩幅圖像：內(nèi)容圖像（ContentImage）和風(fēng)格圖像（StyleImage）。內(nèi)容圖像提供圖像的主要結(jié)構(gòu)和主題，而風(fēng)格圖像則貢獻(xiàn)其獨(dú)特的視覺風(fēng)格，如紋理、色彩布局和筆觸。NST算法主要包括等6個(gè)步驟，下面分別是其詳細(xì)描述：特征提取使用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來提取圖像的內(nèi)容和風(fēng)格特征。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不同層提取圖像的不同層次的特征.2)內(nèi)容表示3）風(fēng)格表示4）總變差損失為了使生成圖像更平滑，避免過多噪聲，加入總變差損失（TotalVariationLoss）最終的損失函數(shù)是內(nèi)容損失、風(fēng)格損失和總變差損失的加權(quán)和：5）總損失其中，α、β和γ和分別是內(nèi)容損失、風(fēng)格損失和總變差損失的權(quán)重系數(shù)。2.2自然風(fēng)景國畫化實(shí)戰(zhàn)-NST模型部署NST項(xiàng)目部署主要從源碼下載、工程目錄及安裝依賴包三個(gè)部分來進(jìn)行，下面分別簡單介紹其過程。

源碼下載。有兩種方式獲取源碼：一是通過本課程提供下載獲取。二是通過訪問項(xiàng)目網(wǎng)頁，下載項(xiàng)目源碼到本地。/tutorials/advanced/neural_style_tutorial.html

（2）工程目錄介紹下圖本次工程的主要文件和目錄結(jié)構(gòu)。其中，weights為模型存放的目錄，inputs、outputs分別為輸入圖像文件夾及輸出風(fēng)格化圖像文件夾。NeuralStyleTutorial.py為風(fēng)格遷移的腳本實(shí)現(xiàn)，NeuralStyleTutorial.ipynb為記事本形式的圖像風(fēng)格遷移腳本。requirements.txt中包含項(xiàng)目所需的依賴包。（3）安裝依賴包。下載源碼后，進(jìn)入NST-landscape文件夾，打開Anacoda終端。利用conda創(chuàng)建Python=3.10的虛擬環(huán)境，并通過pip在該環(huán)境中安裝環(huán)境包。下面命令為創(chuàng)建虛擬環(huán)境、激活虛擬環(huán)境、安裝python依賴包：環(huán)境依賴包說明“requirements.txt”文件里包含了NST項(xiàng)目所依賴的python包，其中每個(gè)包的作用如下表所示：2.3自然風(fēng)景國畫化實(shí)戰(zhàn)（基于NST風(fēng)格遷移）基于NTS實(shí)現(xiàn)自然風(fēng)景國畫化的代碼文件對(duì)應(yīng)為”NeuralStyleTutorial.ipynb”，后文對(duì)代碼文件的重要組成部分分別進(jìn)行說明講解，包括以下6個(gè)模塊。數(shù)據(jù)加載圖像數(shù)據(jù)顯示內(nèi)容特征提取損失加權(quán)和優(yōu)化基于VGG的NST模型及損失函數(shù)設(shè)置圖像生成2.3.1基于NST風(fēng)格遷移–數(shù)據(jù)加載首先介紹數(shù)據(jù)加載。右側(cè)為導(dǎo)入風(fēng)格和內(nèi)容圖片的代碼。原始的PIL圖片的值介于0到255之間，但是當(dāng)轉(zhuǎn)換成torch張量時(shí)，它們的值被轉(zhuǎn)換成0到1之間。圖片也需要被重設(shè)成相同的維度。一個(gè)重要的細(xì)節(jié)是，注意torch庫中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用來訓(xùn)練的張量的值為0到1之間。如果你嘗試將0到255的張量圖片加載到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，然后激活的特征映射將不能偵測(cè)到目標(biāo)內(nèi)容和風(fēng)格。2.3.2基于NST風(fēng)格遷移–圖像數(shù)據(jù)顯示圖形可視化的代碼如右圖所示，展示了如何在使用PyTorch進(jìn)行深度學(xué)習(xí)操作的同時(shí)，使用matplotlib來顯示和檢查內(nèi)容和風(fēng)格圖像。這在圖像風(fēng)格遷移任務(wù)的調(diào)試和可視化過程中是常見的步驟。

2.3.3基于NST風(fēng)格遷移–內(nèi)容特征提取像風(fēng)格遷移（NeuralStyleTransfer,NST）的內(nèi)容特征提取是一個(gè)關(guān)鍵的過程，它涉及從預(yù)定的內(nèi)容圖像和風(fēng)格圖像中提取出重要的特征以供后續(xù)的風(fēng)格融合。內(nèi)容特征提取首先需要從內(nèi)容圖像中提取出代表其主要視覺內(nèi)容的高層特征。這通常涉及識(shí)別圖像中的物體、形狀和結(jié)構(gòu)等信息。然后使用預(yù)訓(xùn)練的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（例如VGG網(wǎng)絡(luò)），將內(nèi)容圖像作為輸入，提取中間層的激活作為內(nèi)容特征。一般來說，網(wǎng)絡(luò)中較深層的卷積層能夠捕捉圖像的更復(fù)雜、更抽象的內(nèi)容信息。在本小節(jié)代碼中，內(nèi)容特征提取通過以下步驟來實(shí)現(xiàn)：首先模型中第一個(gè)模塊是正則化模塊（Normalization），這是為了將輸入圖像的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，即調(diào)整圖像的均值和標(biāo)準(zhǔn)差，使模型在不同的圖像輸入上表現(xiàn)更穩(wěn)定。然后在預(yù)訓(xùn)練的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）中選擇特定的卷積層作為內(nèi)容層。在這個(gè)例子中，默認(rèn)情況下選擇的是第四個(gè)卷積層（conv_4）。這個(gè)層被認(rèn)為能夠捕捉足夠的高級(jí)內(nèi)容信息，而不過于具體到細(xì)節(jié)。2.3.4基于NST風(fēng)格遷移–損失函數(shù)設(shè)置在圖像風(fēng)格遷移任務(wù)中，損失函數(shù)是優(yōu)化過程的核心，它定義了目標(biāo)圖像與內(nèi)容圖像和風(fēng)格圖像之間的目標(biāo)差異。整個(gè)過程是通過最小化這些損失來調(diào)整生成圖像的像素值，以使其在視覺上同時(shí)捕捉到內(nèi)容圖像的內(nèi)容和風(fēng)格圖像的風(fēng)格。通常情況下，損失函數(shù)由兩個(gè)主要部分組成：內(nèi)容損失（ContentLoss）和風(fēng)格損失（StyleLoss）。左側(cè)代碼為內(nèi)容損失，右側(cè)為風(fēng)格損失代碼。風(fēng)格損失的目的是測(cè)量目標(biāo)圖像和風(fēng)格圖像在風(fēng)格上的差異。它是通過在多個(gè)卷積層的特征激活上使用Gram矩陣來實(shí)現(xiàn)的。本項(xiàng)目中是通過計(jì)算每個(gè)選定的風(fēng)格層（stylelayers）特征，計(jì)算目標(biāo)圖像和風(fēng)格圖像的特征激活的Gram矩陣，然后使用這兩個(gè)Gram矩陣之間的平均平方誤差來定義風(fēng)格損失。內(nèi)容損失的作用是確保目標(biāo)圖像在像素級(jí)別上與內(nèi)容圖像保持相似。它通常是通過計(jì)算內(nèi)容圖像和目標(biāo)圖像在某些深度層（contentlayers）的激活之間的誤差來實(shí)現(xiàn)的。本項(xiàng)目中計(jì)算內(nèi)容損失的方法是使用平均平方誤差（MeanSquaredError，MSE）來度量預(yù)選層的特征激活之間的差異。2.3.5基于NST風(fēng)格遷移–基于VGG的NST模型及損失函數(shù)設(shè)置(1)模型加載，加載本地模型并設(shè)置內(nèi)容風(fēng)格層（2）構(gòu)建包含內(nèi)容損失和風(fēng)格損失的模型2.3.6基于NST風(fēng)格遷移–圖像生成

在定義好CNN網(wǎng)絡(luò)的特征提取層和損失函數(shù)后，就可以執(zhí)行圖像風(fēng)格遷移任務(wù)了，在代碼7-7中，定義了一個(gè)函數(shù)run_style_transfer，目標(biāo)圖像被迭代地更新，以減少其內(nèi)容與內(nèi)容圖像間的差異性以及其風(fēng)格與風(fēng)格圖像間的差異性。圖像更新繼續(xù)進(jìn)行，直到達(dá)到預(yù)定的迭代次數(shù)，或者直到損失函數(shù)收斂至某個(gè)閾值以下。最終，這段代碼輸出了具有風(fēng)格圖像特征的內(nèi)容圖像，完成了風(fēng)格遷移任務(wù)。2.4基于NST風(fēng)格遷移–結(jié)果展示（a）內(nèi)容圖像（b）內(nèi)容圖像（c）風(fēng)格遷移結(jié)果圖（a）為內(nèi)容圖像，圖（b）為風(fēng)格圖像，圖（c）為風(fēng)格遷移生成圖像，可以看出該算法能夠?qū)L(fēng)格圖像的特征融入到內(nèi)容圖像中。目錄2基于NeuralStyleTransfer的圖像風(fēng)格遷移1認(rèn)識(shí)圖像風(fēng)格遷移3基于AnimeGAN的圖像風(fēng)格遷移3.基于AnimeGAN的圖像風(fēng)格遷移任務(wù)目標(biāo)（1）了解AnimeGAN的基本原理和方法。（2）掌握AnimeGAN算法部署及項(xiàng)目工程結(jié)構(gòu)。（3）掌握AnimeGAN算法的實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)，包括生成器模型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及模型推理。3.1AnimeGAN原理概述AnimeGAN是一種專門用于將真實(shí)世界的人像圖像轉(zhuǎn)換為動(dòng)漫風(fēng)格圖像的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）方法。該方法通過生成器和判別器的對(duì)抗訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量的動(dòng)漫風(fēng)格遷移。AnimeGAN主要由兩個(gè)部分組成：生成器（Generator）和判別器（Discriminator）。生成器的任務(wù)是將輸入的真實(shí)圖像轉(zhuǎn)換為動(dòng)漫風(fēng)格的圖像，而判別器的任務(wù)是區(qū)分生成的動(dòng)漫圖像和真實(shí)的動(dòng)漫圖像。這兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)通過對(duì)抗訓(xùn)練相互提升，最終生成的圖像能夠以假亂真。生成器采用了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的架構(gòu)，其目的是將輸入圖像轉(zhuǎn)換為具有動(dòng)漫風(fēng)格的圖像。生成器網(wǎng)絡(luò)通常包括一系列的卷積層和反卷積層，逐步提取輸入圖像的特征并進(jìn)行風(fēng)格轉(zhuǎn)換。生成器的訓(xùn)練目標(biāo)是生成足以欺騙判別器的動(dòng)漫風(fēng)格圖像。判別器也是一個(gè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其任務(wù)是區(qū)分生成的圖像和真實(shí)的動(dòng)漫圖像。判別器通過不斷學(xué)習(xí)來提高自身的辨別能力，從而促使生成器生成更為真實(shí)的動(dòng)漫風(fēng)格圖像。生成器和判別器通過對(duì)抗訓(xùn)練相互競(jìng)爭(zhēng)和提升。生成器嘗試生成能夠欺騙判別器的圖像，而判別器則不斷改進(jìn)，以便更好地識(shí)別生成的圖像是否真實(shí)。這個(gè)過程通過最小化生成器和判別器的損失函數(shù)來實(shí)現(xiàn)。3.2AnimeGAN部署gitclone/bryandlee/animegan2-pytorch.git有三種方式獲取源碼：一是通過本課程提供下載獲取。二是通過git命令clone項(xiàng)目代碼到本地：本次工程的主要文件和目錄結(jié)構(gòu)。其中，weights為模型存放的目錄，inputs、outputs分別為輸入圖像文件夾及輸出風(fēng)格化圖像文件夾。model.py中為生成器部分的腳本實(shí)現(xiàn)，test.py為推理腳本。Requirements.txt中包含項(xiàng)目所需的依賴包。（2）工程目錄介紹三是通過訪問項(xiàng)目網(wǎng)頁，下載項(xiàng)目zip包到本地后解壓。/bryandlee/animegan2-pytorch（1）源碼下載3.3.1基于AnimeGAN人臉風(fēng)格化-網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)該部分主要為模型加載部分，主要為ConvNormLReLU模塊、倒置殘差塊及生成器網(wǎng)絡(luò)。ConvNormLReLU模塊組合了填充層、卷積層、歸一化層和LeakyReLU激活函數(shù)，方便構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)層。根據(jù)pad_mode選擇填充方式，包括零填充、復(fù)制填充和反射填充。倒置殘差塊(InvertedResBlock)：包含擴(kuò)展層、深度卷積層和點(diǎn)卷積層，使用跳躍連接來增強(qiáng)梯度傳遞.（1）定義帶有卷積層、歸一化層和LeakyReLU激活函數(shù)的模塊（2）倒置殘差塊3.3.2基于AnimeGAN人臉風(fēng)格化-網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)生成器網(wǎng)絡(luò)包含多個(gè)順序塊，每個(gè)塊由ConvNormLReLU組合層組成，在塊之間使用雙線性插值進(jìn)行上采樣處理。最終通過out_layer輸出結(jié)果，使用Tanh激活函數(shù)將輸出限制在[-1,1]范圍內(nèi)。3.4模型推理（a）原始圖像（b）風(fēng)格遷移結(jié)果圖（a）為原始圖像，圖中的紅框是腳本中提供的坐標(biāo)；圖（b）為風(fēng)格遷移結(jié)果展示，可以看到該模型能夠?qū)?dòng)漫風(fēng)格遷移到原始圖像中，在具備風(fēng)格特征的同時(shí)能夠保持原始圖像的內(nèi)容特征。下面分別為模型推理腳本及模型推理結(jié)果比對(duì)。其中模型推理腳本中有加載并預(yù)處理圖像，模型加載以及模型推理，結(jié)果圖像保存等部分腳本，見左側(cè)代碼。知識(shí)要點(diǎn)為幫助讀者回顧項(xiàng)目的重點(diǎn)內(nèi)容，總結(jié)項(xiàng)目中涉及到的主要知識(shí)點(diǎn)：NeuralStyleTransfe的原理，包括使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取圖像的內(nèi)容和風(fēng)格特征，以及使用優(yōu)化算法生成風(fēng)格遷移后的圖像。NeuralStyleTransfe算法的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搭建及損失函數(shù)設(shè)置。NeuralStyleTransfe的實(shí)現(xiàn)過程，包括加載和預(yù)處理圖像數(shù)據(jù)，構(gòu)建和初始化網(wǎng)絡(luò)模型，設(shè)置和調(diào)整超參數(shù)，執(zhí)行優(yōu)化算法，保存和展示風(fēng)格遷移后的圖像。AnimeGAN算法原理，包括生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)各模塊作用。AnimeGAN的實(shí)現(xiàn)過程，包括圖像加載與預(yù)處理，初始化預(yù)訓(xùn)練模型以及模型推理經(jīng)驗(yàn)總結(jié)在圖像風(fēng)格遷移任務(wù)中，有以下幾個(gè)實(shí)用的建議可以幫助優(yōu)化模型的