圖像任意指定區域的神經風格轉移（論文解讀以及tensorflow實現）

簡介

github項目地址：https://github.com/zhangcliff/style-transfer-of-arbitrary-region

乍一看文章題目，顯得有點複雜。先來說一說神經風格轉移吧！假設我們現在有兩幅圖片，一張是梵高的畫作，一張是我們的照片。神經風格轉移，就是用一個神經網絡學習梵高畫作的風格，再將這種風格與我們的照片進行結合，最後生成一張帶有梵高畫作風格的照片，效果如下圖所示。

下面再來說說指定區域的神經風格轉移。假如我只想將下圖中的鳥進行風格轉移，應該怎麼辦呢。有人肯定會說，先將整張圖片進行風格轉移，再用鳥的掩膜（mask）將風格轉移後鳥的部分切割出來，與原圖的背景進行拼接就行了。這種方法肯定也是可以的，但今天我們討論另外一種方法。該方法使用了一個有條件輸入的轉移網絡（Conditional transfer network），原圖作爲主要輸入，目標區域掩膜圖作爲條件輸入。轉移網絡只對目標區域進行風格轉移，而保持非目標區域不變，從而達到任意制定區域的神經風格轉移。如下圖所示。

本文所討論的方法基於論文：Local Perceptual Loss Function for Arbitrary Region Style Transfer （ICPR2018在審論文）。

github項目地址：https://github.com/zhangcliff/style-transfer-of-arbitrary-region

一、 Conditional transfer network

文章中使用的Conditional transfer network與論文Conditional Fast Style Transfer Network中使用的比較類似，如下圖所示。

Enconder首先將內容圖作爲輸入，產生特徵圖。之後將一個掩膜矩陣（Mask matrix）串聯在特徵圖的尾部，通過一個1×1的卷積層進行信息的整合。Deconder將特徵信息進行解碼，最後生成一張效果圖。

從上圖中可以看出，作爲條件輸入的Mask指定圖片的左半部分爲目標區域，則轉移網絡只對左半部分進行風格轉移，而保持右半部分不變。

二、 Perceptual loss

在論文Perceptual losses for real-time style transfer and super-resolution 中，作者使用Perceptual losses訓練了一個transfer network，這種方法可以對圖片進行實時的風格轉移。

首先我們說一下Perceptual losses，其由兩部分組成，content loss 和 style loss。content loss和style loss都是通過一個損失網絡（pretrained vgg16）來計算的。

Content loss：

將生成的圖片和內容圖通過一個pretrained vgg16網絡得到特徵圖，φ_j （y_c）表示內容圖在vgg16第j層的特徵，Hj，Wj以及Cj分別表示第j層特徵的高、寬和通道數。最小化該損失函數，也就意味着生成圖和內容圖在vgg16的特徵空間中的歐氏距離達到最小，也就能使生成圖和內容圖在圖片內容上保持一致。當兩幅圖片的內容比較相似時，其通過vgg16產生的特徵自然也就比較相似（歐式距離比較小）。

Style loss：

在內容損失中，用特徵表示圖片的內容，那用什麼表示圖片的風格呢？這裏用的是Gram矩陣。Gram矩陣可以通過以下方式進行計算：

（1）  將特徵φ reshape，變成如下形狀：C×HW

（2）  G（∙）=  (φφ^T)/HCW

通過Gram矩陣表示圖片的風格，可以理解爲用特徵中每個通道之間的分佈來表示風格，這在直觀上還是比較好理解的。最小化生成圖和風格圖Gram矩陣之間的歐氏距離，使得生成圖和風格圖的在風格上保持一致。

三、Local perceptual loss

說完了Perceptual losses，下面我們接着說Local perceptual loss。顧名思義，該損失是在圖像的局部計算損失誤差。

Localstyle loss：

Gram矩陣的計算方式還是一樣的，區別在於：對於生成圖，我們只計算目標區域的Gram矩陣；對於風格圖，依然是計算整張圖片特徵的Gram矩陣。通過優化這個損失函數，使得目標區域的風格與風格圖保持一致。

Local content loss：

這裏將內容損失分成了兩部分來計算，一部分是目標區域的內容損失，一部分是非目標區域的內容損失。M_t表示掩膜矩陣，其爲二值矩陣，M_t+M_nt=E。E爲全1矩陣。最後總的損失函數如下所示。

通過文章中定義的Local perceptual loss，可以訓練Conditional transfer network捕捉到mask中的空間位置信息，進而對目標區域進行風格轉移。

四、試驗效果

由Gram的定義我們可以知道，必須要求目標區域是矩形時，才能計算Gram矩陣。因此在訓練網絡的時候，我們將目標區域都定爲矩形。最後得到的效果圖如下。看起來效果還是不錯的。

下面我們使用一些不規則形狀作爲目標區域，效果圖如下。從下圖中可以看出，雖然訓練時，目標區域只能時矩形，但是測試使用時，目標區域可以是任意形狀。因此，可以判斷網絡在訓練中很好的學習到了目標區域的空間位置信息，而不侷限於某一特定的形狀。

但是從效果圖中，還是可以看出一些小瑕疵的。在目標區域的邊緣有信息損失，會產生白化現象。如果要產生更加美觀的圖片，我們可能要與原圖進行結合，如下所示。效果還是不錯的。

到了這裏，可能有讀者就會吐槽了，最後還是要用掩膜（mask）將風格轉移後的部分切割出來，與原圖的背景進行拼接，爲什麼要多此一舉設計一種算法來進行局部的風格轉移呢？

其實呢，方法不同，產生的效果自然就不同。下面給出用論文Perceptual losses for real-time style transfer and super-resolution的方法進行整幅圖像的風格轉移，再用掩膜（mask）將風格轉移後的部分切割出來，與原圖的背景進行拼接得到效果圖，在與這篇文章的效果圖進行對比（右邊爲我們的效果圖）。

至於左邊好看還是右邊好看，這完全是仁者見仁智者見智，在這裏就不評價了。方法不同，效果就不同。