Style transfer

我们将会介绍一种利用卷积神经网络实现将某一幅图片中的特定风格自动应用于另一幅图片上的技术方法——即所谓的样式迁移（style transfer）。在这个方案中需要提供两幅输入图片：其中一幅是内容图片（content image），另一幅则作为风格图片（style image）。通过神经网络处理后的内容图片将变得更加接近于风格图样的特征。如图所示的内容图片是本书作者在西雅图郊区雷尼尔山国家公园拍摄的风景照片；而风格图片则是一幅主题为秋日橡树的油画作品。经过处理后的合成图片不仅保留了原有内容图片的主要物体结构特征，在色彩表现上也更加鲜明。

方法

用一个例子来阐述基于卷积神经网络的样式迁移方法如下：首先我们初始化生成图像例如将其初始化为内容图像其在样式迁移过程中是唯一需要更新变量即样式迁移所需迭代更新的模型参数随后我们选择一个预训练好的卷积神经网络用于提取图像特征其中在训练过程中模型参数不会被更新深度卷积神经网络通过多层结构逐级提取图像的不同层次特征我们可以从这些层中选择特定输出作为内容特征或样式特征在此例中所选用预训练神经网络包含三个卷积层其中第二层输出对应的内容特