AI作画工具：DeepArt：个性化风格设置与创作教程.pdf

AI作画工具：DeepArt：个性化风格设置与创作教程

1AI作画工具：DeepArt：个性化风格设置与创作

1.1DeepArt简介

1.1.11DeepArt的工作原理

DeepArt，也被称为DeepDream或DeepArtEffects，是一种利用深度学习技

术将一张图片转换成另一种艺术风格的工具。其核心原理是基于神经网络的风

格迁移（StyleTransfer）。风格迁移的目标是将一张内容图片（ContentImage）

的特征与另一张风格图片（StyleImage）的特征结合，生成一张新的图片，这

张新图片既保留了内容图片的结构，又融合了风格图片的视觉风格。

神经网络与风格迁移

风格迁移的实现依赖于预训练的卷积神经网络（ConvolutionalNeural

Network,CNN）。CNN能够识别和提取图片中的不同层次特征，如边缘、纹理、

颜色等。在风格迁移中，CNN被用来提取内容图片和风格图片的特征，然后通

过优化算法调整生成图片的特征，使其同时接近内容图片和风格图片的特征。

内容与风格损失函数

在风格迁移过程中，定义了两个主要的损失函数：内容损失函数（Content

Loss）和风格损失函数（StyleLoss）。内容损失函数用于衡量生成图片与内容图

片在特征上的相似度，而风格损失函数则用于衡量生成图片与风格图片在风格

特征上的相似度。通过最小化这两个损失函数的加权和，可以得到既保留内容

又融合风格的图片。

代码示例

下面是一个使用Python和Keras库实现风格迁移的简单代码示例：

fromkeras.applicationsimportvgg19

fromkerasimportbackendasK

importnumpyasnp

fromscipy.optimizeimportfmin_l_bfgs_b

importmatplotlib.pyplotasplt

fromkeras.preprocessingimportimage

#加载预训练的VGG19模型

1

model=vgg19.VGG19(weights=imagenet,include_top=False)

#定义内容图片和风格图片的路径

content_image_path=path_to_content_image.jpg

style_image_path=path_to_style_image.jpg

#加载图片并预处理

defpreprocess_image(image_path):

img=image.load_img(image_path,target_size=(img_nrows,img_ncols))

img=image.img_to_array(img)

img=np.expand_dims(img,axis=0)

img=vgg19.preprocess_input(img)

returnimg

#解码图片

defdeprocess_image(x):

x[:,:,0]+=103.939

x[:,:,1]+=116.779

x[:,:,2]+=123.68

x=x[:,:,::-1]

x=np.clip(x,0,255).astype(uint8)

returnx

#定义内容损失函数

defcontent_loss(base,combination):

returnK.sum(K.square(combination-base))

#定义风格损失函数

defgram_matrix(x):

features=K.batch_flatten(K.permute_dimensions(x,(2,0,1)))

gram=K.dot(features,K.transpose(features))

returngram

defstyle_loss(style,combination):

S=gram_matrix(style)

C=gram_matrix(combination)

channels=3

size=img_nrows*img_ncols

r