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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

1. 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。

2. 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 osfrom matplotlib import gridspec
import matplotlib.pylab as plt
import numpy as np
import tensorflow as tf
import tensorflow_hub as hubprint("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 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/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.shapenew_shape = min(shape[1], shape[2])offset_y = max(shape[1] - shape[2], 0) // 2offset_x = max(shape[2] - shape[1], 0) // 2image = 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 imgdef show_n(images, titles=('',)):n = len(images)image_sizes = [image.shape[1] for image in images]w = (image_sizes[0] * 6) // 320plt.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 = 'https://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