本文主要是介绍pytorch+深度学习实现图像的神经风格迁移，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
本文的完整代码和部署教程已上传至本人的GitHub仓库，欢迎各位朋友批评指正！
1.各代码文件详解
1.1 train.py
train.py 文件负责训练神经风格迁移模型。
- 加载内容和风格图片：使用
utils.load_image函数加载并预处理内容和风格图片。 - 初始化生成图像：将内容图像加上随机噪声作为初始生成图像。
- 加载模型：实例化并加载神经风格迁移模型。
- 设置优化器和损失函数：使用 Adam 优化器和均方误差损失函数。
- 定义内容损失和风格损失的计算函数：包括
_compute_content_loss,compute_content_loss,gram_matrix,_compute_style_loss,compute_style_loss, 和total_loss。 - 计算目标内容图片和风格图片的特征：通过模型提取内容和风格特征。
- 创建保存生成图片的文件夹：检查并创建输出目录。
- 训练过程：使用
tqdm显示训练进度条，进行多轮训练，每轮训练后保存生成的图片。
1.2 model.py
model.py 文件定义了神经风格迁移模型。
- 定义获取 VGG19 模型的函数：
get_vgg19_model函数从预训练的 VGG19 模型中提取指定层。 - 定义神经风格迁移模型类：
NeuralStyleTransferModel类继承自nn.Module，包含模型的初始化和前向传播方法。
1.3 utils.py
utils.py 文件包含图像处理的辅助函数。
- 定义图像归一化和反归一化函数：
normalization和denormalization函数对图像进行归一化和反归一化处理。 - 定义加载和保存图像的函数：
load_image函数加载并预处理图像，save_image函数保存生成的图像。
1.4 settings.py
settings.py 文件包含训练过程中的各种配置参数。
- 定义各种配置参数：包括内容图像路径、风格图像路径、输出目录、图像宽度和高度、学习率、训练轮数、每轮训练步数、内容损失和风格损失的权重因子、内容层和风格层的配置。
2.环境要求
- 操作系统：Windows, macOS, 或 Linux
- Python 版本：Python 3.6 及以上
- 依赖库：
torch：用于深度学习模型的构建和训练torchvision：用于图像处理和预训练模型PIL(或Pillow)：用于图像加载和保存tqdm：用于显示训练进度条
3.结果展示
示例一
风格图片
原始图片
迁移结果
示例二
风格图片
原始图片
迁移结果
示例三
风格图片
原始图片
迁移结果
本文参考了这一项目，在此深表感谢！这一项目使用的是tensorflow，本文采用的是当今更常用的pytorch。另外在学习过程中阅读了这一教程，这个教程也是采用了tensorflow，需要先用一个大数据集训练模型，但由于环境版本过旧，代码无法成功运行，将tensorflow改为pytorch后（代码在这个仓库），发现训练时间过长，且迁移效果很差，遂不采用这种思路，转为神经风格迁移，直接学习风格图片的特征并运用到原始图片上，训练速度很快且效果较好。
这篇关于pytorch+深度学习实现图像的神经风格迁移的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
