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从代码学习深度学习 - 风格迁移 PyTorch版

news 来源：原创 2025/6/27 14:26:33

文章目录

前言
方法 (Methodology)
阅读内容和风格图像
预处理和后处理
抽取图像特征
定义损失函数
- 内容损失 (Content Loss)
- 风格损失 (Style Loss)
- 全变分损失 (Total Variation Loss)
- 总损失函数
初始化合成图像
训练模型
总结

前言

大家好！欢迎来到我们的深度学习代码学习系列。今天，我们将深入探讨一个非常有趣且富有创意的计算机视觉领域——风格迁移 (Style Transfer)。

想象一下，你能否将梵高的《星夜》的独特笔触和色彩应用到你拍摄的一张城市风景照片上？或者将一幅著名油画的风格赋予你心爱的宠物照片？风格迁移技术正是致力于实现这种艺术融合的魔法。

简单来说，风格迁移的目标是生成一张新的图像，这张图像既保留了内容图像 (Content Image) 的主要结构和物体，又融入了风格图像 (Style Image) 的艺术纹理、色彩和笔触特点。这背后是深度学习，特别是卷积神经网络 (CNN) 的强大能力，它们能够从图像中学习并分离出内容表示和风格表示。

在本篇博客中，我们将一起：

理解风格迁移的基本原理和核心思想。
逐步分析并实现一个基于 PyTorch 的风格迁移模型。
学习如何定义和使用内容损失、风格损失以及全变分损失来指导模型的优化过程。
通过代码实践，将一张内容图像和一张风格图像融合成一张全新的艺术作品。

我们将详细解读每一个代码块，确保即使是初学者也能跟上节奏。希望通过这篇博客，你能不仅理解风格迁移的理论，更能亲手实现它，感受深度学习在创意应用上的魅力。

让我们开始这场艺术与代码的探索之旅吧！

完整代码:下载链接

方法 (Methodology)

风格迁移的核心思想是利用预训练的卷积神经网络 (CNN) 来分别提取内容图像的内容特征和风格图像的风格特征。然后，我们以内容图像（或随机噪声）为起点，生成一张初始的合成图像。这个合成图像是整个过程中唯一需要更新和优化的部分。

迭代优化的目标是让合成图像在内容上接近内容图像，在风格上接近风格图像。这是通过定义一个总损失函数来实现的，该损失函数通常包含三个部分：

内容损失 (Content Loss)：衡量合成图像与内容图像在内容特征上的差异。我们希望合成图像能“看清”内容图像中的物体和场景。
风格损失 (Style Loss)：衡量合成图像与风格图像在风格特征（如纹理、笔触、色彩分布）上的差异。我们希望合成图像能“模仿”风格图像的艺术风格。
全变分损失 (Total Variation Loss)：作为一种正则化项，用于减少合成图像中的噪点，使其更加平滑自然。

下图展示了风格迁移的基本流程：

在这里插入图片描述

我们首先初始化合成图像，可以将其初始化为内容图像。该合成图像是风格迁移过程中唯一需要更新的变量，即风格迁移所需迭代的模型参数。然后，选择一个预训练的卷积神经网络来抽取图像的特征，其中的模型参数在训练中无须更新。这个深度卷积神经网络凭借多个层逐级抽取图像的特征，我们选择其中某些层的输出作为内容特征或风格特征。例如，上图中，预训练的神经网络含有多个卷积层和池化层，我们选择其中某些层的输出（如 relu4_2 作为内容特征，relu1_1, relu2_1, relu3_1, relu4_1, relu5_1 作为风格特征）。

接下来，通过前向传播计算风格迁移的损失函数，并通过反向传播迭代模型参数，即不断更新合成图像。当模型训练结束时，输出风格迁移的模型参数，即得到最终的合成图像。

阅读内容和风格图像

首先，我们需要加载我们的内容图像和风格图像。这里我们使用 PIL (Pillow) 库来加载图像，并用 Matplotlib 来显示它们。

# 图像风格迁移预处理代码
# 配置 matplotlib 行内显示|
%matplotlib inline# 导入必要的库
import torch  # PyTorch 深度学习框架
import torchvision  # PyTorch 的计算机视觉工具包
from torch import nn  # 神经网络模块
import utils_for_huitu  # 自定义的绘图工具模块
import matplotlib.pyplot as plt  # 用于创建和操作 Matplotlib 图表
from PIL import Image  # Python 图像处理库# 设置 matplotlib 图表的默认尺寸
# 该函数可能会设置全局的图表显示参数
utils_for_huitu.set_figsize()# 加载内容图像
# content_img: PIL Image 对象，维度为 (height, width, channels)
# 其中 channels 通常为 3（RGB）或 4（RGBA）
content_img = Image.open('img/test.jpeg')# 显示内容图像
# plt.imshow() 接受形状为 (H, W, C) 的数组，其中：
# H: 图像高度
# W: 图像宽度  
# C: 颜色通道数（RGB为3）
plt.imshow(content_img)
plt.show()  # 显示图像# 获取图像信息（可选）
if hasattr(content_img, 'size'):# 获取图像的宽度和高度img_width, img_height = content_img.size  # PIL图像的尺寸为 (width, height)print(f"内容图像尺寸：宽度={img_width}px, 高度={img_height}px")

内容图像 img/test.jpeg 显示如下：

内容图像尺寸：宽度=600px, 高度=333px

[跳过图片具体内容]

style_img = Image.open('img/06_autumn-oak.jpg')
plt.imshow(style_img);

风格图像 img/06_autumn-oak.jpg 显示如下：

在这里插入图片描述

预处理和后处理

接下来，我们定义两个函数：preprocess 和 postprocess。这两个函数负责将我们加载的 PIL 图像转换为神经网络可以处理的张量格式，以及在训练完成后将张量转换回图像格式以便显示。

预处理函数 preprocess 主要执行以下操作：

将输入图像的大小调整为指定的 image_shape。
将 PIL 图像转换为 PyTorch 张量。这个过程会自动将图像的维度从 (H, W, C) 转换为 (C, H, W)，并将像素值从 [0, 255] 的范围归一化到 [0, 1] 的范围。
对图像在 RGB 三个通道上分别进行标准化，使用的是 ImageNet 数据集的均值和标准差。
在张量的最前面添加一个批次维度，最终输出格式为 (1, C, H, W)。

后处理函数 postprocess 则执行相反的操作：

移除批次维度。
对标准化的张量进行反标准化，恢复其原始的像素值范围。
将像素值裁剪到 [0, 1] 之间，以确保可以正确显示。
将张量转换回 PIL 图像格式。

# 图像预处理和后处理函数import torch
import torchvision# ImageNet 数据集的 RGB 通道均值
# 维度: [3] - 分别对应 R、G、B 三个通道
rgb_mean = torch.tensor([0.485, 0.456, 0.406])# ImageNet 数据集的 RGB 通道标准差
# 维度: [3] - 分别对应 R、G、B 三个通道
rgb_std = torch.tensor([0.229, 0.224, 0.225])def preprocess(img, image_shape):"""预处理函数：将 PIL 图像转换为标准化的张量参数:- img: PIL Image 对象，维度为 (H, W, C)- image_shape: 目标图像尺寸，元组格式 (H, W)返回:- 处理后的张量，维度为 [1, C, H, W]其中：1 是批次维度，C=3（RGB通道），H 是高度，W 是宽度"""# 定义图像变换流水线transforms = torchvision.transforms.Compose([# 1. 调整图像大小到指定尺寸# 输入: PIL Image (H, W, C)# 输出: PIL Image (image_shape[0], image_shape[1], C)torchvision.transforms.Resize(image_shape),# 2. 将 PIL 图像转换为张量# 输入: PIL Image (H, W, C)，像素值范围 [0, 255]# 输出: torch.Tensor [C, H, W]，像素值范围 [0, 1]torchvision.transforms.ToTensor(),# 3. 标准化：(x - mean) / std# 输入: torch.Tensor [C, H, W]# 输出: torch.Tensor [C, H, W]，标准化后的值torchvision.transforms.Normalize(mean=rgb_mean, std=rgb_std)])# 应用变换并添加批次维度# transforms(img): 维度 [C, H, W]# unsqueeze(0): 维度 [1, C, H, W]return transforms(img).unsqueeze(0)def postprocess(img):"""后处理函数：将标准化的张量转换回 PIL 图像参数:- img: 标准化的张量，维度为 [B, C, H, W]，其中 B 是批次大小返回:- PIL Image 对象，维度为 (H, W, C)"""# 1. 提取第一个样本（移除批次维度）# img[0]: 维度从 [B, C, H, W] 变为 [C, H, W]img = img[0].to(rgb_std.device)# 2. 反标准化：x * std + mean# 2.1 permute(1, 2, 0): 维度从 [C, H, W] 变为 [H, W, C]# 2.2 乘以标准差并加上均值，恢复原始值范围# 2.3 torch.clamp(..., 0, 1): 将值限制在 [0, 1] 范围内# 结果维度: [H, W, C]img = torch.clamp(img.permute(1, 2, 0) * rgb_std + rgb_mean, 0, 1)# 3. 转换回 PIL 图像# 3.1 permute(2, 0, 1): 维度从 [H, W, C] 变为 [C, H, W]# 3.2 ToPILImage(): 将张量转换为 PIL Image# 输出: PIL Image 对象，维度为 (H, W, C)return torchvision.transforms.ToPILImage()(img.permute(2, 0, 1))# 使用示例：
# 预处理
pil_image = Image.open('img/05_rainier.jpg')  # PIL Image (H, W, C)
print(pil_image)
tensor = preprocess(pil_image, (224, 224))  # 输出 [1, 3, 224, 224]
print(tensor.shape)

关于 torchvision.transforms.ToTensor() 的关键点总结：

维度转换:
- 输入：PIL Image (H, W, C) 或 numpy array。
- 输出：PyTorch Tensor [C, H, W]。
- 它会自动将通道维度从最后一维移动到第一维。
设计原因:
- PyTorch 的标准张量格式是 [B, C, H, W]（批次、通道、高度、宽度），这是卷积神经网络期望的输入格式。
- 这种内存布局在 GPU 计算时更为高效。
不同图像类型处理:
- RGB图像：(H, W, 3) → [3, H, W]
- 灰度图像：(H, W) → [1, H, W] (自动添加通道维度)
- RGBA图像：(H, W, 4) → [4, H, W]
同时进行的操作:
- 数据类型转换：uint8 → float32
- 数值范围转换：[0, 255] → [0, 1]

抽取图像特征

我们将使用基于 ImageNet 数据集预训练的 VGG-19 模型来抽取图像特征。VGG-19 是一个深度卷积神经网络，因其良好的特征提取能力而常用于风格迁移任务。

首先，我们加载预训练的 VGG-19 模型。为了方便管理模型权重文件，我们先设置了权重的下载路径。PyTorch 会自动从网络下载预训练权重（如果本地不存在的话）。

# VGG19 预训练模型加载与配置import os
import torch
import torchvision# 设置预训练模型权重的下载路径
# 注意：这必须在加载模型之前设置，否则权重会下载到默认路径
download_path = './model_weights'  # 自定义权重保存路径# 确保下载目录存在，如果不存在则创建
# exist_ok=True 表示如果目录已存在不会报错
os.makedirs(download_path, exist_ok=True)# 方法1：使用 torch.hub.set_dir() 设置下载缓存目录
# 这会设置 PyTorch Hub 的默认下载目录
torch.hub.set_dir(download_path)# 方法2：通过环境变量设置

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方法 (Methodology)

阅读内容和风格图像

预处理和后处理

抽取图像特征

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