图片风格转换算法简单介绍

　　图片风格转换最早进入人们的视野，估计就是Prisma这款来自俄罗斯的网红App。他利用神经网络（多层卷积神经网络）将图片转换成为特定风格艺术照片。利用图片风格转换算法，我们可以将一个图片放入以及训练好的神经网络模型进行预测结果得到风格迥异，独具特色的图片。随着iOS11苹果推出了CoreML，我们可以很轻松将训练好的这些风格转换模型转换成为苹果的CoreML Model，并使用这个模型来进行图片风格转换。

　　图片风格转换 @Prisma

　　2. 图片风格转换算法介绍

　　2015年，德国科学家 Gatys等人发表一篇名为《A Neural Algorithm of Artistic Style》的论文，打开了神经网络在图像艺术创作的大门。作者利用VGG16模型对一张原图（Content Image）和一张风格图（Style Image）分别进行图像特征提取。通过利用对两种特征构造损失函数，对一张初始化图片进行损失值计算并反馈重绘图像得到生成图（Generated Image）。但是这个算法每一次生成一张图片都需要进行一次网络训练，需要耗费的时间比较长。斯坦福大学的Johnson［6］等人提出了快速风格转移算法，训练一个网络，对于任意一张图片都可以转换成为网络对应的风格。快速转移算法包含两个网络。一个为图片转换网络（Image Transform Network），一个为损失网络（Loss Network）。在训练阶段利用大量图片用两个网络进行训练得到模型，在输出阶段套用模型将结果进行输出得到生成图。他们得出的网络相对Gatys的模型得到生成图的速度快上三个数量级。我们在iPhone上进行图片风格转换的时候可以使用Johnson的方法快速的生成风格图片，当然使用Gatys的方式也是可以的，但是在生成图片的时候会消耗更多的时候。