什么是图片编辑中的 - 图像风格迁移

图片编辑器中的所谓风格迁移,其实就是提供一幅画(Reference style image),将任意一张照片转化成这个风格,并尽量保留原照的内容(Content)。

作为非艺术专业的人，每个人都有每个人的见解，如何要把一个图像的风格变成另一种风格更是难以定义的问题。对于程序员，特别是对于机器学习方面的程序员来说，这种模糊的定义简直就是噩梦。到底怎么把一个说都说不清的东西变成一个可执行的程序，是困扰了很多图像风格迁移方面的研究者的问题。

图像风格迁移需要的知识储备非常广，其中包括：

python

tensorflow应用知识

Linux基础知识

VGGNet的相关知识

我们先来简单了解下图象风格迁移的原理：

VGGNet。VGGNet的本意是输入图象，提取特征，并输出图象类别。图象风格迁正好与之相反，输入的是特征，输出对应这种特征的图片。

具体解释为每一层神经网络都会利用上一层的输出来进一步提取更加复杂的特征，直到复杂到能被用来识别物体为止，所以每一层都可以被看做很多个局部特征的提取器。VGG19在物体识别方面的精度甩了之前的算法一大截，之后的物体识别系统也基本都改用深度学习了。

根据VGGNet的原理，我们选取一幅图象，经过VGGNet的计算可以得到各个卷积层的特征，根据这些卷积层的特征，可以还原出对应这种特征的原始图象。通常情况下：浅层的还原效果比较好，深层对应的还原图象丢失了部分颜色和纹理，但是大体保留了原始图象中物体的形状和位置。

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