图像任意指定区域的神经风格转移（论文解读以及tensorflow实现）
简介
github项目地址：https://github.com/zhangcliff/style-transfer-of-arbitrary-region
乍一看文章题目，显得有点复杂。先来说一说神经风格转移吧！假设我们现在有两幅图片，一张是梵高的画作，一张是我们的照片。神经风格转移，就是用一个神经网络学习梵高画作的风格，再将这种风格与我们的照片进行结合，最后生成一张带有梵高画作风格的照片，效果如下图所示。
下面再来说说指定区域的神经风格转移。假如我只想将下图中的鸟进行风格转移，应该怎么办呢。有人肯定会说，先将整张图片进行风格转移，再用鸟的掩膜（mask）将风格转移后鸟的部分切割出来，与原图的背景进行拼接就行了。这种方法肯定也是可以的，但今天我们讨论另外一种方法。该方法使用了一个有条件输入的转移网络（Conditional transfer network），原图作为主要输入，目标区域掩膜图作为条件输入。转移网络只对目标区域进行风格转移，而保持非目标区域不变，从而达到任意制定区域的神经风格转移。如下图所示。
本文所讨论的方法基于论文：Local Perceptual Loss Function for Arbitrary Region Style Transfer （ICPR2018在审论文）。
github项目地址：https://github.com/zhangcliff/style-transfer-of-arbitrary-region
一、 Conditional transfer network
Enconder首先将内容图作为输入，产生特征图。之后将一个掩膜矩阵（Mask matrix）串联在特征图的尾部，通过一个1×1的卷积层进行信息的整合。Deconder将特征信息进行解码，最后生成一张效果图。
从上图中可以看出，作为条件输入的Mask指定图片的左半部分为目标区域，则转移网络只对左半部分进行风格转移，而保持右半部分不变。
二、 Perceptual loss
首先我们说一下Perceptual losses，其由两部分组成，content loss 和 style loss。content loss和style loss都是通过一个损失网络（pretrained vgg16）来计算的。
Content loss：
将生成的图片和内容图通过一个pretrained vgg16网络得到特征图，φ_j （y_c）表示内容图在vgg16第j层的特征，Hj，Wj以及Cj分别表示第j层特征的高、宽和通道数。最小化该损失函数，也就意味着生成图和内容图在vgg16的特征空间中的欧氏距离达到最小，也就能使生成图和内容图在图片内容上保持一致。当两幅图片的内容比较相似时，其通过vgg16产生的特征自然也就比较相似（欧式距离比较小）。
Style loss：
在内容损失中，用特征表示图片的内容，那用什么表示图片的风格呢？这里用的是Gram矩阵。Gram矩阵可以通过以下方式进行计算：
（1） 将特征φ reshape，变成如下形状：C×HW（2） G（∙）= (φφ^T)/HCW
通过Gram矩阵表示图片的风格，可以理解为用特征中每个通道之间的分布来表示风格，这在直观上还是比较好理解的。最小化生成图和风格图Gram矩阵之间的欧氏距离，使得生成图和风格图的在风格上保持一致。
三、Local perceptual loss
说完了Perceptual losses，下面我们接着说Local perceptual loss。顾名思义，该损失是在图像的局部计算损失误差。
Localstyle loss：
Local content loss：
这里将内容损失分成了两部分来计算，一部分是目标区域的内容损失，一部分是非目标区域的内容损失。Mt表示掩膜矩阵，其为二值矩阵，Mt+Mnt=E。E为全1矩阵。最后总的损失函数如下所示。
通过文章中定义的Local perceptual loss，可以训练Conditional transfer network捕捉到mask中的空间位置信息，进而对目标区域进行风格转移。
四、试验效果
由Gram的定义我们可以知道，必须要求目标区域是矩形时，才能计算Gram矩阵。因此在训练网络的时候，我们将目标区域都定为矩形。最后得到的效果图如下。看起来效果还是不错的。
下面我们使用一些不规则形状作为目标区域，效果图如下。从下图中可以看出，虽然训练时，目标区域只能时矩形，但是测试使用时，目标区域可以是任意形状。因此，可以判断网络在训练中很好的学习到了目标区域的空间位置信息，而不局限于某一特定的形状。
但是从效果图中，还是可以看出一些小瑕疵的。在目标区域的边缘有信息损失，会产生白化现象。如果要产生更加美观的图片，我们可能要与原图进行结合，如下所示。效果还是不错的。
到了这里，可能有读者就会吐槽了，最后还是要用掩膜（mask）将风格转移后的部分切割出来，与原图的背景进行拼接，为什么要多此一举设计一种算法来进行局部的风格转移呢？
其实呢，方法不同，产生的效果自然就不同。下面给出用论文Perceptual losses for real-time style transfer and super-resolution的方法进行整幅图像的风格转移，再用掩膜（mask）将风格转移后的部分切割出来，与原图的背景进行拼接得到效果图，在与这篇文章的效果图进行对比（右边为我们的效果图）。
至于左边好看还是右边好看，这完全是仁者见仁智者见智，在这里就不评价了。方法不同，效果就不同。