圖片風格轉換算法簡單介紹
圖片風格轉換最早進入人們的視野，估計就是Prisma這款來自俄羅斯的網紅App。他利用神經網絡（多層卷積神經網絡）將圖片轉換成為特定風格藝術照片。利用圖片風格轉換算法，我們可以將一個圖片放入以及訓練好的神經網絡模型進行預測結果得到風格迥異，獨具特色的圖片。隨著iOS11蘋果推出了CoreML，我們可以很輕松將訓練好的這些風格轉換模型轉換成為蘋果的CoreML Model，并使用這個模型來進行圖片風格轉換。
圖片風格轉換 @Prisma
2. 圖片風格轉換算法介紹
2015年，德國科學家 Gatys等人發表一篇名為《A Neural Algorithm of Artistic Style》的論文，打開了神經網絡在圖像藝術創作的大門。作者利用VGG16模型對一張原圖（Content Image）和一張風格圖（Style Image）分別進行圖像特征提取。通過利用對兩種特征構造損失函數，對一張初始化圖片進行損失值計算并反饋重繪圖像得到生成圖（Generated Image）。但是這個算法每一次生成一張圖片都需要進行一次網絡訓練，需要耗費的時間比較長。斯坦福大學的Johnson［6］等人提出了快速風格轉移算法，訓練一個網絡，對于任意一張圖片都可以轉換成為網絡對應的風格。快速轉移算法包含兩個網絡。一個為圖片轉換網絡（Image Transform Network），一個為損失網絡（Loss Network）。在訓練階段利用大量圖片用兩個網絡進行訓練得到模型，在輸出階段套用模型將結果進行輸出得到生成圖。他們得出的網絡相對Gatys的模型得到生成圖的速度快上三個數量級。我們在iPhone上進行圖片風格轉換的時候可以使用Johnson的方法快速的生成風格圖片，當然使用Gatys的方式也是可以的，但是在生成圖片的時候會消耗更多的時候。
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