TensorFlow实现任意风格的快速风格转换

一、什么是风格迁移？

风格迁移（Style Transfer）是一种利用深度学习技术，将一幅图像的内容与另一幅图像的艺术风格相结合，生成新图像的技术。其核心思想是将图像的“内容”和“风格”分离，再重新组合，创造出既有原始内容结构又具有新艺术风格的作品。

关键概念

内容（Content） 指图像的主体结构和细节，例如照片中的人物、建筑或风景的轮廓、形状等。

风格（Style） 指图像的艺术特征，如颜色分布、笔触纹理、光影效果等，例如梵高的《星夜》中的漩涡笔触或莫奈的印象派色彩。

二、TensorFlow 的基本概念和使用场景

TensorFlow 是一个开源的深度学习框架，由谷歌公司开发。它提供了丰富的工具和接口，用于构建和训练人工神经网络模型。TensorFlow 的核心概念是张量（tensors），即多维数组，用于表示数据。它的计算图（computational graph）机制可以将整个计算过程表示为数据流图，便于优化和执行。

TensorFlow 的使用场景非常广泛，涵盖了许多领域，包括计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等。一些常见的应用包括图像分类、目标检测、语音识别、机器翻译等。TensorFlow 提供了丰富的预训练模型和工具，使得开发者可以快速搭建和训练复杂的深度学习模型。

总的来说，TensorFlow 是一款功能强大的深度学习框架，适用于各种复杂的机器学习任务，可帮助开发者加快模型的开发和部署过程。

三、导入 TF2 和相关依赖项 import functools import os from matplotlib import gridspec import matplotlib.pylab as plt import numpy as np import tensorflow as tf import tensorflow_hub as hub print("TF Version: ", tf.__version__) print("TF Hub version: ", hub.__version__) print("Eager mode enabled: ", tf.executing_eagerly()) print("GPU available: ", tf.config.list_physical_devices('GPU'))

输出如下： 

TF Version: 2.13.0 TF Hub version: 0.16.1 Eager mode enabled: True GPU available: []

安装依赖，可附上清华源仓库连接进行安装，

# -i pypi.tuna.tsinghua.edu /simple !pip3 install matplotlib !pip3 install tensorflow-hub # @title Define image loading and visualization functions { display-mode: "form" } def crop_center(image): """Returns a cropped square image.""" shape = image.shape new_shape = min(shape[1], shape[2]) offset_y = max(shape[1] - shape[2], 0) // 2 offset_x = max(shape[2] - shape[1], 0) // 2 image = tf.image.crop_to_bounding_box( image, offset_y, offset_x, new_shape, new_shape) return image # @functools.lru_cache(maxsize=None) # def load_image(image_url, image_size=(256, 256), preserve_aspect_ratio=True): # """Loads and preprocesses images.""" # # Cache image file locally. # image_path = tf.keras.utils.get_file(os.path.basename(image_url)[-128:], image_url) # # Load and convert to float32 numpy array, add batch dimension, and normalize to range [0, 1]. # img = tf.io.decode_image( # tf.io.read_file(image_path), # channels=3, dtype=tf.float32)[tf.newaxis, ...] # img = crop_center(img) # img = tf.image.resize(img, image_size, preserve_aspect_ratio=True) # return img @functools.lru_cache(maxsize=None) def load_image(image_path, image_size=(256, 256), preserve_aspect_ratio=True): print(f"loading image {image_path}") """Loads and preprocesses images.""" # Load and convert to float32 numpy array, add batch dimension, and normalize to range [0, 1]. img = tf.io.decode_image( tf.io.read_file(image_path), channels=3, dtype=tf.float32)[tf.newaxis, ...] img = crop_center(img) img = tf.image.resize(img, image_size, preserve_aspect_ratio=True) return img def show_n(images, titles=('',)): n = len(images) image_sizes = [image.shape[1] for image in images] w = (image_sizes[0] * 6) // 320 plt.figure(figsize=(w * n, w)) gs = gridspec.GridSpec(1, n, width_ratios=image_sizes) for i in range(n): plt.subplot(gs[i]) plt.imshow(images[i][0], aspect='equal') plt.axis('off') plt.title(titles[i] if len(titles) > i else '') plt.show()

加载一些图像来看看效果，

# @title Load example images { display-mode: "form" } content_image_path = 'data/input/thunderkun.jpg' # @param {type:"string"} style_image_path = 'data/style/style28.jpg' # @param {type:"string"} output_image_size = 384 # @param {type:"integer"} # The content image size can be arbitrary. content_img_size = (output_image_size, output_image_size) # The style prediction model was trained with image size 256 and it's the # recommended image size for the style image (though, other sizes work as # well but will lead to different results). style_img_size = (256, 256) # Recommended to keep it at 256. content_image = load_image(content_image_path, content_img_size) style_image = load_image(style_image_path, style_img_size) style_image = tf.nn.avg_pool(style_image, ksize=[3,3], strides=[1,1], padding='SAME') show_n([content_image, style_image], ['Content image', 'Style image']) loading image data/input/thunderkun.jpg loading image data/style/style28.jpg

输出如下： 

四、导入 TF Hub 模块 # Load TF Hub module. hub_handle = ' tfhub.dev/google/magenta/arbitrary-image-stylization-v1-256/2' hub_module = hub.load(hub_handle)

该 Hub 模块用于图像风格化的签名为：

outputs = hub_module(content_image, style_image) stylized_image = outputs[0]

其中，content_image、style_image 和 stylized_image 预期是形状为 [batch_size, image_height, image_width, 3] 的四维张量。

在当前示例中，我们仅提供单个图像，因此，批次维度为 1，但是我们也可以使用同一模块同时处理更多图像。

图像的输入和输出值应在 [0, 1] 范围内。

内容与风格图像的形状不一定要匹配。输出图像形状与内容图像形状相同。

五、演示图像风格化 # Stylize content image with given style image. # This is pretty fast within a few milliseconds on a GPU. outputs = hub_module(tf.constant(content_image), tf.constant(style_image)) stylized_image = outputs[0] # Visualize input images and the generated stylized image. show_n([content_image, style_image, stylized_image], titles=['Original content image', 'Style image', 'Stylized image'])

参考资料

任意风格的快速风格转换  |  TensorFlow Hub