用Python做世界名画合成用Python做世界名画合成

如今，随着深度学习技术逐渐成为人工智能的研究热潮，python这门编程语言的热度也不断的提升，甚至一度超越Java，成为第一热门编程语言。
今天小编就带领大家，利用深度学习的技术来实现图像的合成，即风格迁移。小编力争用最通俗易懂的语言让大家理解何为风格迁移，以及风格迁移的基本原理，最后是教大家如何实现属于自己的风格迁移。
01.何为风格迁移
效果图如下所示

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image 风格迁移的意义就在于既保持了原图的内容，又将原图赋予新的风格，至于组合起来的效果，看起来就像是画的一样，让计算机拥有了绘画大师的技能。
风格迁移的原理是什么呢？风格迁移其实本质也是利用了卷积神经网络特征提取的能力，而卷积神经网络就是深度学习中的一个最为基础的模型，模型的基本结构如下所示：

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image 网络通过一层层的提取特征，并通过优化损失函数，达到图像分类，目标检测等目的。
02.风格迁移的关键
风格迁移的关键就在于损失函数的设计，风格迁移的损失函数包含了两个部分，一个是内容的损失，就是评价合成的图片和原图之间的相似程度，我们暂且称之为loss_A,另一个是风格损失，其评价的是合成的图和风格图之间的风格相似程度。我们暂且称之为loss_B。而总的损失函数可以描述为以下公式：
Total_loss = α* loss_A + β * loss_B，其中α和β是用来权衡loss_A和loss_B，也就是偏重于哪一个损失函数。
下面我们来分别简要的介绍loss_A和loss_B。在卷积神经网络中，较低层的网络层提取的特征一般为表述图像具体视觉特征，例如颜色特征、边缘信息等特征，而较高层提取的特征一般是较为抽象的特征信息，而这些抽象的特征信息更贴近于我们眼中理解的物体。如下图所示：

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image (底层特征的提取)

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image (较高特征的提取)
从上图我们可以看出，卷积神经网络的较低层，提取的只是边缘、颜色等信息，而在较高层中，提取的特征更加抽象，也更加符合我们所认知的图像。所以要比较两幅图的loss_A, 也即内容损失，需要比较两幅图（原图和合成图）的较高层特征信息的相似程度。而对于loss_B，则需要比较两张图（合成图和风格图）的较低层特征信息的相似程度。

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image 03.训练深度学习模型
以上就是风格迁移的基本原理，下面小编就带领大家设计属于自己的风格迁移模型。由于风格迁移模型训练数据集较大，而且对于电脑的硬件要求较高，小编的电脑是1080Ti的显卡，外加16GB的内存，即便是这样，训练三个模型的话也需要一天的时间，因此，小编直接拿来了他人训练好的模型来进行我们的风格迁移。
模型一共有三种风格图，如下图所示：