动手学深度学习 - 机器视觉 - 14.12 神经风格迁移（Neural Style Transfer）

几乎所有头部厂商（Google、OpenAI、NVIDIA、字节）都对风格迁移方法进行了扩展或应用；风格迁移作为早期视觉生成的重要技术之一，在 AIGC、虚拟人、艺术创作、滤镜引擎等场景持续应用；目前已有部分公司（如 DeepSeek）将其与语言模型联动，实现「文生图 + 风格控制」融合方案。

夏驰和徐策

599人浏览 · 2025-04-23 11:56:35

夏驰和徐策 · 2025-04-23 11:56:35 发布

动手学深度学习 - 机器视觉 - 14.12 神经风格迁移（Neural Style Transfer）

🔸14.12.1 方法

样式迁移是指将“内容图像”的结构和“样式图像”的风格进行融合，生成兼具内容图像结构与样式图像纹理风格的合成图像。该方法基于预训练 CNN 的分层表示能力，构建损失函数包括内容损失、风格损失和总变差损失，并通过不断优化合成图像本身作为模型参数进行训练。

📘 理论理解：

神经风格迁移的目标是利用 CNN 的特征分层表示能力，将内容图像的结构与风格图像的纹理进行融合。关键思想包括：

用 CNN 提取内容图像和风格图像的不同层次特征；
使用内容损失 + 风格损失 + 总变差损失作为目标函数；
将合成图像作为训练参数进行迭代更新。

🏢 企业实战理解：

字节跳动剪映：在视频滤镜与动态贴纸中使用风格迁移模型生成多风格滤镜；
腾讯 AI Lab：曾用神经风格迁移为 QQ 空间用户生成动漫风头像；
Google DeepDream/Art Transfer：将风格迁移算法融入 Google Arts & Culture 应用；
OpenAI DALLE 系列：虽然主要基于扩散模型，但训练中引入风格感知损失，灵感来源于早期风格迁移研究；
NVIDIA GauGAN：支持用户绘图后实时迁移预设艺术风格（基于 FCN + 风格嵌入）。

🔸14.12.2 读取内容和样式图像

我们选用两张不同风格的图像作为输入：一张为内容图像（自然风景），一张为风格图像（油画风格）。

content_img = d2l.Image.open('../img/rainier.jpg')
style_img = d2l.Image.open('../img/autumn-oak.jpg')

📘 理论理解：

内容图与风格图的分辨率、比例可能不同，但需在训练前统一调整尺寸以便处理。

🏢 企业实战理解：

百度 AI Studio 中的大模型服务支持上传任意分辨率图片并自动裁剪为训练尺寸；
幻方量化旗下的 DeepSeek-Vision 系列项目，在大模型风格处理任务中常常预定义标准尺寸如 224x224 或 512x512。

🔸14.12.3 预处理和后处理

样式迁移中图像需先进行归一化处理，并转换为模型可接受的形状，最终输出图像时需要还原其像素范围以便可视化。

def preprocess(img, image_shape): ...
def postprocess(img): ...

📘 理论理解：

使用标准的 mean/std 归一化作为输入，输出图像通过 torch.clamp() 限制在 [0,1] 范围用于可视化。

🏢 企业实战理解：

字节跳动剪映 / PICO 中，实时图像处理模型均配有自动预处理和反标准化模块，确保在线部署时效果稳定；
NVIDIA TensorRT 提供标准图像预处理模块，便于部署时进行图像归一化处理。

🔸14.12.4 提取特征

使用预训练 VGG-19 模型提取内容和样式特征，选定第 4 个卷积块最后一层作为内容层，第 1~5 个卷积块的第一层作为样式层。

pretrained_net = torchvision.models.vgg19(pretrained=True)
style_layers, content_layers = [0, 5, 10, 19, 28], [25]
net = nn.Sequential(*[pretrained_net.features[i] for i in range(max(content_layers + style_layers) + 1)])

定义特征提取函数 extract_features、get_contents 和 get_styles 用于获取不同图像的中间特征输出。

📘 理论理解：

使用 VGG19 提取多层特征作为内容和样式描述，不更新其参数，作为特征提取器使用。

🏢 企业实战理解：

Google 的 Art Transfer 应用 中早期模型使用 VGG19 特征；
百度图像美学模型 同样采用预训练 CNN（ResNet 或 VGG）固定参数提取特征；
OpenAI CLIP-guided Diffusion 中，CLIP 模型提取的特征层与早期风格迁移目标类似，但语义更强。

🔸14.12.5 定义损失函数

神经风格迁移的损失函数由三部分组成：

🔹14.12.5.1 内容损失

使用平方损失度量合成图像与原始内容图像之间的特征差异。

def content_loss(Y_hat, Y): ...

🔹14.12.5.2 样式损失

通过计算样式层的 Gram 矩阵来度量图像纹理风格的相似性。

def gram(X): ...
def style_loss(Y_hat, gram_Y): ...

🔹14.12.5.3 总变异损失（TV Loss）

鼓励图像平滑、降低高频噪点。

def tv_loss(Y_hat): ...

🔹14.12.5.4 综合损失函数

将三种损失加权组合：

def compute_loss(X, contents_Y_hat, styles_Y_hat, contents_Y, styles_Y_gram): ...

📘 理论理解：

内容损失：合成图与原始图在内容层特征的差距；
风格损失：合成图与风格图的 Gram 矩阵距离；
总变差损失（TV）：平滑图像，避免高频噪点。

🏢 企业实战理解：

DeepSeek-AI 图像风格生成：在训练中使用多尺度内容损失与多头风格 Gram 计算；
NVIDIA 实时渲染模型：加入感知损失（Perceptual Loss）替代单纯的内容 loss，效果更稳定；
字节跳动 AIGC 中用于风格迁移的轻量模型使用类似损失结构，并配合对抗 loss 提高生成质感。

🔸14.12.6 初始化合成图像

构建 SynthesizedImage 类，将合成图像作为模型参数进行训练。

class SynthesizedImage(nn.Module): ...
def get_inits(X, device, lr, styles_Y): ...

📘 理论理解：

合成图像是唯一可训练的参数，通过 nn.Parameter 注册为模型的一部分，用内容图初始化加快收敛。

🏢 企业实战理解：

腾讯优图/AI Lab：合成图初始化用内容图带权加噪声提升多样性；
Google JAX 风格迁移优化器：在训练前执行图像初始化热身（warmup）步骤。

🔸14.12.7 训练

执行样式迁移训练流程，绘制内容损失、风格损失和 TV 损失随迭代次数变化曲线。

def train(X, contents_Y, styles_Y, device, lr, num_epochs, lr_decay_epoch): ...

以内容图像为初始化方式进行训练：

device, image_shape = d2l.try_gpu(), (300, 450)
net = net.to(device)
content_X, contents_Y = get_contents(image_shape, device)
_, styles_Y = get_styles(image_shape, device)
output = train(content_X, contents_Y, styles_Y, device, 0.3, 500, 50)

最终输出图像结合了内容图的主结构与风格图的颜色和笔触纹理。