自动编码器与图像操作：风格迁移与深度伪造

# 自动编码器与图像操作：风格迁移与深度伪造 ## 1. 理解神经风格迁移 想象一下，你想绘制一幅梵高风格的图像。在这种情况下，神经风格迁移就派上用场了。神经风格迁移结合内容图像和风格图像，使合成图像在保留内容图像内容的同时，呈现风格图像的风格。 ### 1.1 神经风格迁移的工作原理 我们有一个风格图像和一个内容图像，目标是保留内容图像的内容，并叠加风格图像的颜色和纹理。其过程如下： 1. 尝试修改原始图像，将损失值分为内容损失和风格损失。内容损失衡量生成图像与内容图像的差异，风格损失衡量风格图像与生成图像的相关性。 2. 实际中，损失计算基于图像的特征层激活值，而非原始图像。例如，第 2 层的内容损失是内容图像和生成图像在通过第 2 层时激活值的平方差。这是因为特征层捕捉了原始图像的某些属性，较高层对应原始图像前景的轮廓，较低层对应细粒度对象的细节。 ### 1.2 风格损失的计算：Gram 矩阵 计算生成图像和风格图像的相似度时，Gram 矩阵很有用。Gram 矩阵的计算公式如下： \[ L_{GG}(Style) = \frac{1}{4N_l^2M_l^2} \sum_{ij}(G_{GlS_{ij}} - G_{GlG_{ij}})^2 \] 其中，$GM_l$ 是风格图像 $S$ 和生成图像 $G$ 在第 $l$ 层的 Gram 矩阵值，$N_l$ 是特征图的数量，$M_l$ 是特征图的高度乘以宽度。 Gram 矩阵是通过矩阵与其转置相乘得到的。例如，对于一个特征输出为 32 x 32 x 256 的层，Gram 矩阵计算每个通道中 32 x 32 值与所有通道值的相关性，结果是一个 256 x 256 的矩阵。我们比较风格图像和生成图像的 256 x 256 值来计算风格损失。 Gram 矩阵在风格迁移中很重要，因为在成功的风格迁移中，目标图像的局部特征应与风格图像相似。即使内容不同，让目标图像具有与风格图像相似的颜色、形状和纹理是风格迁移的关键。 ### 1.3 执行神经风格迁移的策略 实现神经风格迁移的高级策略如下： 1. 将输入图像通过预训练模型。 2. 提取预定义层的层值。内容损失通过比较内容图像和生成图像的特征激活差异来计算，风格损失通过先计算预定义层的 Gram 矩阵，再比较生成图像和风格图像的 Gram 矩阵来计算。 3. 将生成图像通过模型，提取相同预定义层的值。 4. 计算每个层对应内容图像和生成图像的内容损失。 5. 将风格图像通过模型的多个层，计算风格图像的 Gram 矩阵值。 6. 将生成图像通过与风格图像相同的层，计算其对应的 Gram 矩阵值。 7. 提取两个图像 Gram 矩阵值的平方差，得到风格损失。 8. 总体损失是风格损失和内容损失的加权平均值。 9. 使总体损失最小的生成图像就是最终感兴趣的图像。 ### 1.4 代码实现 以下是实现上述策略的代码： ```python # 1. 导入相关包 !pip install torch_snippets from torch_snippets import * from torchvision import transforms as T from torch.nn import functional as F device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' # 2. 定义数据预处理和后处理函数 from torchvision.models import vgg19 preprocess = T.Compose([ T.ToTensor(), T.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]), T.Lambda(lambda x: x.mul_(255)) ]) postprocess = T.Compose([ T.Lambda(lambda x: x.mul_(1./255)), T.Normalize(mean=[-0.485/0.229, -0.456/0.224, -0.406/0.225], std=[1/0.229, 1/0.224, 1/0.225]) ]) # 3. 定义 GramMatrix 模块 class GramMatrix(nn.Module): def forward(self, input): b, c, h, w = input.size() feat = input.view(b, c, h * w) G = feat @ feat.transpose(1, 2) G.div_(h * w) return G # 4. 定义 Gram 矩阵的 MSE 损失，GramMSELoss class GramMSELoss(nn.Module): def forward(self, input, target): out = F.mse_loss(GramMatrix()(input), target) return out # 5. 定义模型类，vgg19_modified class vgg19_modified(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() features = list(vgg19(pretrained=True).features) self.features = nn.ModuleList(features).eval() def forward(self, x, layers=[]): order = np.argsort(layers) _results, results = [], [] for ix, model in enumerate(self.features): x = model(x) if ix in layers: _results.append(x) for o in order: results.append(_results[o]) return results if layers is not [] else x vgg = vgg19_modified().to(device) # 6. 导入内容和风格图像 !wget https://www.dropbox.com/s/z1y0fy2r6z6m6py/60.jpg !wget https://www.dropbox.com/s/1svdliljyo0a98v/style_image.png # 7. 确保图像调整为相同形状，512 x 512 x 3 imgs = [Image.open(path).resize((512, 512)).convert('RGB') for path in ['style_image.png', '60.jpg']] style_image, content_image = [preprocess(img).to(device)[None] for img in imgs] # 8. 指定内容图像可修改 opt_img = content_image.data.clone() opt_img.requires_grad = True # 9. 指定定义内容损失和风格损失的层 style_layers = [0, 5, 10, 19, 28] content_layers = [21] loss_layers = style_layers + content_layers loss_fns = [GramMSELoss()] * len(style_layers) + [nn.MSELoss()] * len(content_layers) loss_fns = [loss_fn.to(device) for loss_fn in loss_fns] # 10. 定义内容和风格损失的权重 style_weights = [1000 / n ** 2 for n in [64, 128, 256, 512, 512]] content_weights = [1] weights = style_weights + content_weights # 11. 计算风格目标值和内容目标值 style_targets = [GramMatrix()(A).detach() for A in vgg(style_image, style_layers)] content_targets = [A.detach() for A in vgg(content_image, content_layers)] targets = style_targets + content_targets # 12. 定义优化器和迭代次数 max_iters = 500 optimizer = optim.LBFGS([opt_img]) log = Report(max_iters) # 13. 执行优化 iters = 0 while iters < max_iters: def closure(): global iters iters += 1 optimizer.zero_grad() out = vgg(opt_img, loss_layers) layer_losses = [weights[a] * loss_fns[a](A, targets[a]) for a, A in enumerate(out)] loss = sum(layer_losses) loss.backward() log.record(pos=iters, loss=loss, end='\r') return loss optimizer.step(closure) # 14. 绘制损失变化图 log.plot(log=True) # 15. 绘制内容和风格图像组合的图像 with torch.no_grad(): out_img = postprocess(opt_img[0]).permute(1, 2, 0) show(out_img) ``` ### 1.5 神经风格迁移流程 ```mermaid graph LR A[输入内容图像和风格图像] --> B[通过预训练模型] B --> C[提取预定义层值] C --> D[计算内容损失和风格损失] D --> E[优化图像使 ```