使用tensorflow基于VGG19的非实时梵高风格图像风格迁移

使用TensorFlow基于VGG19的非实时梵高风格图像风格迁移是一种将一张图片的风格迁移到另一张图片上的技术。这种技术通常使用卷积神经网络（CNN）来实现，特别是使用预训练的VGG19模型。以下是实现这一技术的步骤： ### 步骤1：导入必要的库 首先，我们需要导入TensorFlow和其他必要的库。 ```python import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow.keras.applications as applications ``` ### 步骤2：加载VGG19模型 我们使用预训练的VGG19模型，并将其设置为不可训练状态。 ```python vgg = applications.VGG19(include_top=False, weights='imagenet') vgg.trainable = False ``` ### 步骤3：定义内容和风格的损失函数 我们需要定义一个函数来计算内容和风格的损失。 ```python def content_loss(content, combination): return tf.reduce_mean(tf.square(combination - content)) def gram_matrix(input_tensor): channels = int(input_tensor.shape[-1]) a = tf.reshape(input_tensor, [-1, channels]) n = tf.shape(a)[0] gram = tf.matmul(a, a, transpose_a=True) return gram / tf.cast(n, tf.float32) def style_loss(style, combination): S = gram_matrix(style) C = gram_matrix(combination) channels = 3 size = img_nrows * img_ncols return tf.reduce_mean(tf.square(S - C)) / (4.0 * (channels ** 2) * (size ** 2)) ``` ### 步骤4：加载和预处理图像 我们将内容和风格图像加载并预处理。 ```python def load_and_preprocess_image(path): img = tf.io.read_file(path) img = tf.image.decode_image(img, channels=3) img = tf.image.resize(img, [img_nrows, img_ncols]) img = img - tf.constant([103.939, 116.779, 123.68]) return img content_path = 'content.jpg' style_path = 'style.jpg' img_nrows = 400 img_ncols = 400 content_image = load_and_preprocess_image(content_path) style_image = load_and_preprocess_image(style_path) ``` ### 步骤5：生成组合图像 我们初始化一个组合图像，并定义优化器。 ```python combination_image = tf.Variable(content_image) optimizer = tf.optimizers.Adam(learning_rate=0.02) @tf.function() def train_step(combination_image): with tf.GradientTape() as tape: outputs = vgg(combination_image) loss = content_weight * content_loss(content_features, outputs) + style_weight * style_loss(style_features, outputs) grad = tape.gradient(loss, combination_image) optimizer.apply_gradients([(grad, combination_image)]) return loss ``` ### 步骤6：训练模型 我们运行训练步骤，生成风格迁移后的图像。 ```python num_iterations = 1000 content_weight = 1e3 style_weight = 1e-2 for i in range(num_iterations): loss = train_step(combination_image) if i % 100 == 0: print("Iteration %d: loss = %.2f" % (i, loss)) ``` ### 步骤7：保存结果 最后，我们将结果图像保存下来。 ```python def deprocess_image(x): x = x + tf.constant([103.939, 116.779, 123.68]) x = tf.clip_by_value(x, 0, 255) x = x / 255.0 return x final_image = deprocess_image(combination_image.numpy()) plt.imshow(final_image) plt.axis('off') plt.savefig('final_image.jpg') ``` 通过以上步骤，我们可以实现基于VGG19的非实时梵高风格图像风格迁移。