使用Python实现深度学习模型：图像风格迁移与生成

原创

Echo_Wish

发布于 2024-07-13 06:26:49

1310

发布于 2024-07-13 06:26:49

文章被收录于专栏：Python深度学习数据结构和算法

引言

图像风格迁移是一种将一幅图像的风格应用到另一幅图像上的技术，使得生成的图像既保留原始图像的内容，又具有目标图像的风格。本文将介绍如何使用Python和TensorFlow实现图像风格迁移，并提供详细的代码示例。

所需工具

Python 3.x
TensorFlow
Matplotlib（用于图像展示）步骤一：安装所需库首先，我们需要安装所需的Python库。可以使用以下命令安装：

pip install tensorflow matplotlib

步骤二：加载图像

我们将加载一张内容图像和一张风格图像。以下是一个示例代码：

import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import PIL.Image

def load_img(path_to_img):
    max_dim = 512
    img = tf.io.read_file(path_to_img)
    img = tf.image.decode_image(img, channels=3)
    img = tf.image.convert_image_dtype(img, tf.float32)

    shape = tf.cast(tf.shape(img)[:-1], tf.float32)
    long_dim = max(shape)
    scale = max_dim / long_dim

    new_shape = tf.cast(shape * scale, tf.int32)
    img = tf.image.resize(img, new_shape)
    img = img[tf.newaxis, :]
    return img

def imshow(image, title=None):
    if len(image.shape) > 3:
        image = tf.squeeze(image, axis=0)
    plt.imshow(image)
    if title:
        plt.title(title)

content_path = 'path_to_your_content_image.jpg'
style_path = 'path_to_your_style_image.jpg'

content_image = load_img(content_path)
style_image = load_img(style_path)

plt.subplot(1, 2, 1)
imshow(content_image, 'Content Image')

plt.subplot(1, 2, 2)
imshow(style_image, 'Style Image')
plt.show()

步骤三：定义模型

我们将使用预训练的VGG19模型来提取图像的特征。以下是一个示例代码：

vgg = tf.keras.applications.VGG19(include_top=False, weights='imagenet')
vgg.trainable = False

def vgg_layers(layer_names):
    outputs = [vgg.get_layer(name).output for name in layer_names]
    model = tf.keras.Model([vgg.input], outputs)
    return model

content_layers = ['block5_conv2']
style_layers = ['block1_conv1', 'block2_conv1', 'block3_conv1', 'block4_conv1', 'block5_conv1']

num_content_layers = len(content_layers)
num_style_layers = len(style_layers)

style_extractor = vgg_layers(style_layers)
content_extractor = vgg_layers(content_layers)

步骤四：计算风格和内容损失

我们需要定义计算风格和内容损失的函数。以下是一个示例代码：

def gram_matrix(input_tensor):
    result = tf.linalg.einsum('bijc,bijd->bcd', input_tensor, input_tensor)
    input_shape = tf.shape(input_tensor)
    num_locations = tf.cast(input_shape[1]*input_shape[2], tf.float32)
    return result/(num_locations)

def style_content_loss(outputs):
    style_outputs = outputs['style']
    content_outputs = outputs['content']
    
    style_loss = tf.add_n([tf.reduce_mean((style_outputs[name]-style_targets[name])**2) 
                           for name in style_outputs.keys()])
    style_loss *= 1.0 / num_style_layers
    
    content_loss = tf.add_n([tf.reduce_mean((content_outputs[name]-content_targets[name])**2) 
                             for name in content_outputs.keys()])
    content_loss *= 1.0 / num_content_layers
    loss = style_loss + content_loss
    return loss

步骤五：优化图像

我们将使用梯度下降法优化生成的图像，使其既具有内容图像的内容，又具有风格图像的风格。以下是一个示例代码：

@tf.function()
def train_step(image):
    with tf.GradientTape() as tape:
        outputs = extractor(image)
        loss = style_content_loss(outputs)
        
    grad = tape.gradient(loss, image)
    opt.apply_gradients([(grad, image)])
    image.assign(tf.clip_by_value(image, 0.0, 1.0))

# 提取内容和风格特征
extractor = vgg_layers(style_layers + content_layers)
style_targets = extractor(style_image)['style']
content_targets = extractor(content_image)['content']

# 初始化生成图像
image = tf.Variable(content_image)

# 优化器
opt = tf.optimizers.Adam(learning_rate=0.02, beta_1=0.99, epsilon=1e-1)

# 训练
epochs = 10
steps_per_epoch = 100

for n in range(epochs):
    for m in range(steps_per_epoch):
        train_step(image)
    plt.imshow(image.read_value()[0])
    plt.title(f'Epoch {n+1}')
    plt.show()