Neural Style Transfer

Эта статья находится в разработке!

Описание алгоритма NST

Рис. 1. Принцип работы алгоритма

Алгоритм нейронного переноса стиля (англ. Neural Style Transfer, NST), разработанный Леоном Гатисом, Александром Экером и Матиасом Бетге, преобразует полученное на вход изображение в соответствии с выбранным стилем. Алгоритм берет два изображения:

• Изображение контента (англ. Content Image), в котором нас интересует содержание. Обычно оно является фотографией.
• Изображение стиля (англ. Style Image), в котором нас интересует художественный стиль (цветовое наполнение, текстуры и т.д.). Обычно изображением стиля являются картины известных художников.

Затем алгоритм изменяет входные данные так, чтобы они соответствовали содержанию изображения контента и художественному стилю изображения стиля. Авторами в качестве модели сверточной нейронной сети предлагается использовать сеть VGG16.

История алгоритма NST

Обзор предыдущих методов

До появления NST исследования расширились вокруг области, называемой нефотореалистичным рендерингом (non-photorealistic rendering, NPR). В настоящее время это твердо установленная область в сообществе компьютерной графики. Однако большинство алгоритмов NPR стилизации обычно сильно зависят от конкретных художественных стилей (например, масляные картины, анимация), которые они имитируют. Эти алгоритмы не могут быть легко расширены для получения стилизованных результатов для других художественных стилей.

В отличие от NST, алгоритмы NPR не используют нейронные сети. Рассмотрим некоторые NPR-алгоритмы без CNN, a именно NPR-алгоритмы художественного рендеринга 2D-изображений, который называется художественным рендерингом на основе изображений (image-based artistic rendering, IB-AR):

Stroke-Based Rendering

Рис. 2. SBR в действии.

Рендеринг на основе штрихов (SBR) относится к процессу размещения виртуальных штрихов (например, мазков кистью, фрагментов, штрихов) на цифровом холсте для визуализации фотографии с определенным стилем. Процесс SBR, как правило, начинается с исходной фотографии, поэтапно комбинируя мазки в соответствии с фотографией и, создает нефотореалистичные изображения, которые выглядят как фотография, но с художественным стилем (Рис. 2).

SBR обычно эффективен при моделировании определенных типов стилей (например, масляной живописи, акварели, эскизов). Однако каждый алгоритм SBR тщательно спроектирован только для одного конкретного стиля и не способен моделировать произвольный стиль.

Region-Based Techniques

Рис. 3. Рендеринг на основе регионов

Рендеринг на основе регионов (RBT) включает сегментацию регионов, чтобы обеспечить адаптацию рендеринга на основе контента в регионах. Алгоритмы RBT используют форму регионов для определения расположения штрихов. Таким образом, различные образцы штрихов могут быть созданы в разных семантических областях изображения (Рис. 3).

Учет регионов при рендеринге позволяет осуществлять локальный контроль над уровнем детализации. Однако проблема SBR сохраняется: RBT не способен имитировать произвольный стиль.

Example-Based Rendering

Рендеринга на основе примеров (EBR) изучает соответствия между образцовой парой, то есть соответствия между исходными и целевыми стилизованными изображениями под наблюдением. Обучающий набор содержит пары не стилизованных исходных изображений и соответствующие стилизованные изображения с определенным стилем. Затем алгоритм аналогии изображений изучает аналогичное преобразование из обучающих пар и создает аналогичные стилизованные результаты при получении тестовой входной фотографии.

В целом, аналогия с изображениями эффективна для различных художественных стилей. Однако пары тренировочных данных обычно недоступны. К тому же аналогия изображений использует низкоуровневые функции, которые не позволяют эффективно захватывать контент и стиль, что ограничивает производительность.

Происхождение NST

Несмотря на то, что некоторые алгоритмы IB-AR без CNN способны точно отображать определенные стили, они обычно имеют ограничения в гибкости, разнообразии стилей и эффективном извлечении структуры изображения. Следовательно, существует потребность в новых алгоритмах для устранения этих ограничений, что порождает область NST.

Леон Гатис первый, кто изучил, как использовать CNN для воспроизведения известных стилей рисования на естественных изображениях. Он предложили смоделировать контент фотографии в качестве ответа функции от предварительно обученного CNN, а затем смоделировать стиль художественного произведения в качестве сводной статистики функции. Его эксперименты показали, что CNN способен извлекать информацию о содержании из произвольной фотографии и информацию о стиле из произведения искусства. На основании этого открытия Гатис впервые предложил использовать активацию функции CNN для рекомбинации контента данной фотографии и стиля известных произведений искусства. Основная идея его алгоритма состоит в том, чтобы итеративно оптимизировать изображение с целью сопоставления желаемых распределений функций CNN, которые включают в себя информацию о содержании фотографии и информацию о стиле произведения искусства.

Принцип работы алгоритма NST

Рис. 4. Архитектура сверточной сети VGG16

Рассмотрим 1-й сверточный слой (англ. convolution layer) VGG16, который использует ядро 3x3 и обучает 64 карты признаков (англ. feature map) для генерации представления изображения размерности 224x224x64, принимая 3-канальное изображение размером 224x224 в качестве входных данных (Рисунок 2). Во время обучения эти карты признаков научились обнаруживать простые шаблоны, например, такие как прямые линии, окружности или даже не имеющие никакого смысла для человеческого глаза шаблоны, которые тем не менее имеют огромное значение для этой модели. Такое "обнаружение" шаблонов называется обучением представления признаков. Теперь давайте рассмотрим 10-й сверточный слой VGG16, который использует ядро 3x3 с 512 картами признаков для обучения и в итоге генерирует вывод представления изображения размерности 28x28x512. Нейроны 10-го слоя уже могут обнаруживать более сложные шаблоны такие как, например, колесо автомобиля, окно или дерево и т.д.

Собственно вышеперечисленные свойства характерны для любой сверточной нейронной сети, работа которой обычно интерпретируется как переход от конкретных особенностей изображения к более абстрактным деталям вплоть до выделения понятий высокого уровня. При этом сеть самонастраивается и вырабатывает необходимую иерархию абстрактных признаков (последовательности карт признаков), фильтруя маловажные детали и выделяя существенное.

Такая природа представления кодирования сама по себе является ключом к передаче стиля, который используется для вычисления функции потерь между сгенерированным изображением относительно изображения контента и изображения стиля. При обучении модели более десяти тысяч изображений на класс модель может генерировать аналогичное представление признаков для множества различных изображений, если они принадлежат к одному классу или имеют схожий контент или стиль.

Следовательно, имеет смысл использовать разницу в значении представления признаков сгенерированного изображения по содержанию и по стилю изображения, чтобы направлять итерации, через которые мы производим само сгенерированное изображение, но как убедиться, что изображение с контентом C и сгенерированное изображение G похожи по своему содержанию, а не по стилю, в то время как сгенерированное изображение наследует только похожее представление стиля изображения стиля S, а не само изображение стиля в целом. Это решается разделением функции потерь на две части: одна — потеря контента, а другая — потеря стиля.

Производные NST

Чтобы автоматически передать художественный стиль, первая и самая важная проблема заключается в том, как смоделировать и извлечь стиль из изображения. Так как стиль очень связан с текстурой, простой способ - связать визуальное моделирование стилей (англ. Visual Style Modelling) с ранее хорошо изученными методами визуального моделирования текстур (англ. Visual Texture Modelling). После получения представления стиля следующая проблема состоит в том, как восстановить изображение с информацией о желаемом стиле, сохранив его содержимое, что решается с помощью методов восстановления изображения (англ. Image Reconstruction techniques).

Visual Texture Modelling

Parametric Texture Modelling with Summary Statistics

Одним из путей к моделированию текстуры является сбор статистики изображения из образца текстуры и использование сводных статистических свойств для моделирования текстуры. Создается представление на основе Грама для текстур модели, которое представляет собой корреляцию между откликами фильтра в различных слоях предварительно обученной классификационной сети (сеть VGG). Представление на основе Грама кодирует статистику второго порядка набора ответов фильтра CNN.

Предположим, что карта объектов образца изображения текстуры [math]I_{s}[/math] на слое [math]l[/math] предварительно обученной модели:

[math]\mathcal{F}^l(I_{s}) \in \mathbb{R} ^ {C \times H \times W}[/math],

где [math]С[/math] — количество каналов, [math]H[/math] и [math]W[/math] — высота и ширина карты объектов [math]\mathcal{F}^l(I_{s})[/math].

Тогда представление на основе Грама может быть получено путем вычисления матрицы Грама [math]G(\mathcal{F}^l(I_{s})^\prime) \in \mathbb{R} ^ {C \times C}[/math] на карте объектов [math]\mathcal{F}^l(I_{s})^\prime \in \mathbb{R} ^ {C \times HW}[/math] :

[math]G(\mathcal{F}^l(I_{s})^\prime) = [\mathcal{F}^l(I_{s})^\prime][\mathcal{F}^l(I_{s})^\prime]^T[/math]

Non-parametric Texture Modelling with Markov Random Fields (MRFs)

Другой известной методологией моделирования текстур является использование непараметрического ресемплирования. Различные непараметрические методы основаны на модели MRF, которая предполагает, что в текстурном изображении каждый пиксель полностью характеризуется своей пространственной окрестностью. Предлагается синтезировать каждый пиксель один за другим путем поиска похожих окрестностей в исходном текстурном изображении и назначения соответствующего пикселя. Ускорить процесс сопоставления окрестностей можно используя фиксированную окрестность.

Image Reconstruction techniques

Реконструкция изображения - это обратный процесс, который заключается в восстановлении всего входного изображения из извлеченного представления изображения. Алгоритмы реконструкции изображения на основе представления CNN:

Image-Optimisation-Based Online Image Reconstruction

Реконструкция изображений на основе оптимизации изображений (IOB-IR). Учитывая обратное представление CNN, алгоритм итеративно оптимизирует изображение (обычно начиная со случайного шума), пока не получит аналогичное желаемое представление CNN. Итеративный процесс оптимизации основан на градиентном спуске в пространстве изображения. Следовательно, процесс занимает много времени, особенно когда желаемое восстановленное изображение является большим.

Model-Optimisation-Based Offline Image Reconstruction

Реконструкция автономных изображений на основе оптимизации моделей (MOB-IR). Для решения проблемы эффективности, было предложено заранее обучить сеть прямой связи (англ. feed-forward network) и поставить вычислительную нагрузку на этапе обучения. На этапе тестирования обратный процесс может быть просто выполнен с помощью прямого прохода по сети. Это значительно ускоряет процесс восстановления изображения.

Классификация методов NST

Текущие методы NST относятся к одной из двух категорий:

• Image-Optimisation-Based Online Neural Methods (IOB-NST). Эта категория передает стиль путем прямого обновления пикселей в изображении итеративно, основана на методах IOB-IR.
• Model-Optimisation-Based Offline Neural Methods (MOB-NST). Эта категория итеративно оптимизирует генеративную модель и создает стилизованное изображение через один прямой проход, основана на методах MOB-IR.

Image-Optimisation-Based Online Neural Methods

Основная идея алгоритмов IOB-NST состоит в том, чтобы сначала смоделировать и извлечь информацию о стиле и контенте из соответствующих изображений стиля и контента, объединить их в качестве целевого представления, а затем итеративно восстановить стилизованный результат, который соответствует целевому представлению.

Разные алгоритмы IOB-NST используют одну и ту же технику IOB-IR, но отличаются тем, как они моделируют визуальный стиль, который основан на категориях методов визуального моделирования текстур.

Общим ограничением алгоритмов IOB-NST является то, что они являются дорогостоящими в вычислительном отношении, из-за итеративной процедуры оптимизации изображения.

Parametric Neural Methods with Summary Statistics

Первый поднабор методов IOB-NST основан на параметрическом моделировании текстуры со сводной статистикой. Стиль характеризуется как набор пространственной сводной статистики.

Алгоритм Гатиса

Согласно тому, что глубокая CNN способна извлекать контент изображения из произвольной фотографии и некоторую информацию о внешнем виде из картины, создается компонент контента вновь стилизованного изображения, штрафуя разницу в представлениях высокого уровня, полученных из контента и стилизованных изображений, и дополнительно формируется компонент стиля путем сопоставления сводной статистики стилей и стилизованных изображений на основе Грама из метода моделирования текстур.

Для заданного изображения контента [math]I_{C}[/math] и стиля изображения [math]I_{S}[/math] алгоритм пытается найти стилизованное изображение [math]I[/math], которое минимизирует цель:

[math]I^* = \arg \min_{I} \mathcal{L}_{total}(I_{C}, I_{S}, I) = \arg \min_{I} \alpha \mathcal{L}_{C}(I_{C}, I) + \beta \mathcal{L}_{S}(I_{S}, I)[/math],

где [math]\mathcal{L}_{C}[/math] — потеря контента, сравнивает представление контента данного изображения и контента с изображением стилизованного изображения, а [math]\mathcal{L}_{S}[/math] — потеря стиля, сравнивает представление стиля на основе Грама с стилизованным изображением. [math]\alpha[/math] и [math]\beta[/math] используются для баланса компонента контента и компонента стиля в стилизованном результате.

[math]\mathcal{L}_{C}[/math] и [math]\mathcal{L}_{S}[/math] дифференцируемы. Таким образом, при случайном шуме в качестве начального [math]I[/math], это уравнение можно минимизировать, используя градиентный спуск с обратным распространением в пространстве изображения.

Возможные варианты решения проблем алгоритма Гатиса

Алгоритм Гатиса не имеет явных ограничений на тип стилевых изображений, в отличие от предыдущих алгоритмов IB-AR без CNN. Однако алгоритм неэффективно сохраняет согласованность тонких структур и деталей во время стилизации, так как функции CNN неизбежно теряют некоторую информацию низкого уровня. Кроме того, он обычно не подходит для фотореалистичного синтеза из-за ограничений представления стилей на основе Грама. Также он не учитывает изменения мазков кисти, информацию о семантике и глубине, содержащуюся в изображении контента, которые являются важными факторами при оценке качества изображения.

Одним из ограничений алгоритма на основе Грама является его нестабильность во время оптимизаций и ручная настройка параметров. Райзером было обнаружено, что активация функций с совершенно разными средними и дисперсиями может иметь одну и ту же матрицу Грама, что является основной причиной нестабильности. Поэтому была введена дополнительная потеря гистограммы. И путем дополнительного сопоставления гистограммы активаций признаков алгоритм Райзера обеспечивает более стабильную передачу стилей с меньшим количеством итераций и усилий по настройке параметров. Но вышеупомянутые недостатки алгоритма Гатиса все еще существуют, например, недостаток рассмотрения в глубину и согласованность деталей.

Так как функции CNN неизбежно теряют некоторую информацию низкого уровня, содержащуюся в изображении, в стилизованных изображениях обычно присутствуют искаженные структуры и нерегулярные артефакты. Чтобы сохранить согласованность тонких структур во время стилизации, Ли предлагает включить дополнительные ограничения на низкоуровневые элементы в пиксельном пространстве. Он вводит дополнительную потерю Лапласа, которая определяется как квадрат евклидова расстояния между ответами фильтра Лапласа на контентное изображение и стилизованным результатом. Алгоритм Ли имеет хорошую производительность при сохранении тонких структур и деталей во время стилизации. Но все еще имеются проблемы в семантике, глубине, вариациях мазков и т. д.

Nonparametric Texture Modelling with MRFs

Алгоритм Ли и Ванда

Непараметрический IOB-NST построен на основе непараметрического моделирования текстуры с помощью MRF. Эта категория рассматривает NST на локальном уровне, то есть работает с патчами, чтобы соответствовать стилю. Метод параметрического NST со сводной статистикой фиксирует только корреляции между элементами пикселей и не ограничивает пространственное расположение, что приводит к менее визуально правдоподобному результату для фотореалистичных стилей. Решение состоит в том, чтобы смоделировать стиль непараметрическим способом и ввести новую функцию потери стиля, которая включает MRF на основе патчей:

[math] \mathcal{L}_{S} = \sum_{l \in \{l_{S}\}} {\sum^{m}_{i=1} \| \Psi_{i} (\mathcal{F}^{l}(I)}) - \Psi_{NN_{(i)}} (\mathcal{F}^{l}(I_{S}))\| ^2[/math],

где [math]\Psi_{i} (\mathcal{F}^{l}(I))[/math] — набор всех локальных накладок из карт объектов [math]\mathcal{F}^{l}(I)[/math]. [math]\Psi_{i}[/math] обозначает [math]i[/math]-ую локальную накладку и [math]\Psi_{NN_{(i)}}[/math] является наиболее похожим патчем стиля с [math]i[/math]-тым локальным патчем в стилизованном изображении [math]I[/math]. Наилучшее соответствие [math]\Psi_{NN_{(i)}}[/math] получается путем вычисления нормализованной взаимной корреляции по всем патчам стиля в изображении стиля [math]I_{S}[/math], [math]m[/math] — общее количество локальных патчей.

Преимущества и недостатки алгоритма Ли и Ванда

Поскольку алгоритм соответствует стилю на уровне патча, тонкая структура и расположение лучше сохраняются. Преимущество алгоритма состоит в том, что он особенно эффективен для фотореалистичных стилей или, более конкретно, когда фотография и стиль контента похожи по форме и перспективе из-за потери MRF на основе патчей. Однако, как правило, происходит сбой, когда содержимое и стиль изображений имеют сильные различия в перспективе и структуре, поскольку исправления изображения не могут быть правильно сопоставлены. Он также ограничен в сохранении четких деталей и информации о глубине.

Model-Optimisation-Based Offline Neural Methods

MOB-NST решает проблему скорости и вычислительных затрат IOB-NST путем использования MOB-IR для восстановления стилизованного результата, то есть сеть [math]g[/math] с прямой связью оптимизируется через большой набор изображений [math]I_{C}[/math] для одного или нескольких изображений стиля [math]I_{S}[/math]:

[math]\theta ^* = \arg \min \mathcal{L}_{total} (I_{C}, I_{S}, g_{\theta *}(I_{C})), I^* = g_{\theta *}(I_{C}) [/math]

MOB-NST делится на методы PerStyle-Per-Model (PSPM) MOB-NST, Multiple StylePer-Model (MSPM) MOB-NST и Arbitrary-StylePer-Model (ASPM) MOB-NST.

Per-Style-Per-Model Neural Methods

Parametric PSPM with Summary Statistics

Рис. 5. Примеры результатов IOB-NST и PSPM-MOB-NST

Первые два алгоритма MOB-NST предложены Джонсоном и Ульяновым соответственно. Они имеют схожую идею, заключающуюся в том, чтобы предварительно обучить сеть, ориентированную на стиль прямой связи, и получить стилизованный результат с одним прямым проходом на этапе тестирования. Они отличаются только сетевой архитектурой, для которой дизайн Джонсона примерно соответствует сети, предложенной Рэдвордом, но с остаточными блоками и с извилистыми частями, а Ульянов использовал многомасштабную архитектуру в качестве сети генератора. Целевая функция аналогична алгоритму Гатиса, который указывает, что эти алгоритмы также являются параметрическими методами со сводной статистикой.

Алгоритмы Джонсона и Ульянова добились передачи стиля в реальном времени. Тем не менее, конструкция алгоритма в основном следует алгоритму Гатиса, что приводит к аналогичным проблем, что и у Гатиса (например, отсутствие рассмотрения в согласованность деталей и глубины информации).

После Ульянов обнаружил, что простое применение нормализации к каждому отдельному изображению, а не к пакетной нормализации (англ. batch normalization, BN) приводит к значительному улучшению качества стилизации. Нормализация одиночного изображения называется нормализацией экземпляра (англ. instance normalisation, IN), что эквивалентно нормализации пакета, когда размер пакета = 1. Показано, что сеть передачи стиля с IN сходится быстрее, чем BN, а также обеспечивает визуально лучшие результаты. Одно из объяснений состоит в том, что IN может напрямую нормализовать стиль каждого изображения контента до желаемого стиля. Следовательно, цель легче минимизировать, так как остальная часть сети должна заботиться только о потере контента.

Non-parametric PSPM with MRFs

Рис. 6. Примеры результатов ASPM-MOB-NST

Алгоритм Ли и Ванда решает проблему эффективности, обучая марковскую прямую сеть (англ. Markovian feed-forward network), используя состязательное обучение (англ. adversarial training). Он представляет собой непараметрический метод на основе патчей с MRF. Показано, что этот метод превосходит алгоритмы Джонсона и Ульянова в сохранении связных текстур в сложных изображениях, благодаря патч-дизайну. Однако их алгоритм имеет менее удовлетворительную производительность с неструктурными стилями (например, изображениями лица), поскольку он не учитывает семантику. Другие недостатки их алгоритма включают в себя отсутствие учета глубины информации и вариаций мазков кисти, которые являются важными визуальными факторами.

Multiple-Style-Per-Model Neural Methods

Хотя вышеупомянутые подходы PSPM могут создавать стилизованные изображения на два порядка быстрее, чем предыдущие методы IOB-NST, отдельные генеративные сети (англ. generative networks) должны быть обучены для каждого конкретного изображения стиля. Но многие картины (например, картины импрессионистов) имеют одинаковые мазки и отличаются только своей цветовой палитрой и для каждой из них необходимо обучать отдельную сеть. Поэтому предлагается MSPM, который повышает гибкость PSPM путем дальнейшего объединения нескольких стилей в одну модель. Это можно сделать двумя способами:

Привязка только небольшого количества параметров к каждому стилю

Алгоритм Дюмулена. Дюмулен обнаружил, что для моделирования различных стилей достаточно использовать одни и те же сверточные параметры масштабирования и сдвига в слоях IN. Поэтому он предлагает алгоритм обучения условной мульти-стилевой сети (англ. multi-style transfer network) передачи на основе нормализации условного экземпляра (CIN):

[math]CIN(\mathcal{F}(I_{C}), s) = \gamma ^s \left ( \frac{\mathcal{F}(I_{C}) - \mu (\mathcal {F}(I_{C}))}{\sigma (\mathcal {F}(I_{C}))} \right ) + \beta ^s[/math]

где [math]\mathcal{F}[/math] — активация функции ввода, а [math]s[/math] — индекс желаемого стиля из набора изображений стилей. Каждый стиль [math]I_{S}[/math] может быть достигнут путем настройки параметров аффинного преобразования. Нормализация статистики объектов с различными аффинными параметрами может нормализовать входное изображение контента для разных стилей. Кроме того, алгоритм Дюмулена также может быть расширен для объединения нескольких стилей в одном стилизованном результате путем объединения аффинных параметров различных стилей.

Алгоритм Чена явно отделяет стиль и контент, то есть использует отдельные сетевые компоненты для изучения соответствующего контента и информации о стиле. Недостатком этого алгоритма является то, что он не учитывает общие ограничения алгоритмов NST, например, отсутствие деталей, семантики, глубины и вариаций мазков кисти.

Объединение стиля и контента в качестве входных данных

Одним из недостатков привязки только небольшого количества параметров к каждому стилю является то, что размер модели, как правило, увеличивается с увеличением количества изученных стилей. Этот способ MSPM устраняет это ограничение, полностью исследуя возможности одной единственной сети и комбинируя контент и стиль в сети для идентификации стиля.

Учитывая [math]N[/math] целевых стилей, алгоритм Ли проектирует единицу выбора для стиля, которая представляет собой N-мерный однократный вектор. Каждый бит в блоке выбора представляет определенный стиль в наборе целевых стилей. Для каждого бита в единице выбора сначала выбирают соответствующую шумовую карту [math]f(I_{S})[/math] из равномерного распределения, а затем подают [math]f(I_{S})[/math] в подсеть стиля, чтобы получить кодированные признаки соответствующего стиля [math]\mathcal{F} (f(I_{S}))[/math]. Путем подачи конкатенации функций [math]\mathcal{F} (f(I_{S}))[/math], закодированных в стиле, и функций [math]Enc(I_{C})[/math], закодированных в контенте, в часть декодера NST можно получить желаемый стилизованный результат:

[math]I = Dec(\mathcal{F} (f(I_{S})) \odot Enc(I_{C}))[/math]

Другой алгоритм Чжана и Дана сначала направляет каждое изображение стиля в стиле, установленном через предварительно обученную сеть VGG, и получает многомасштабные активации функций [math]\mathcal{F} (I_{S})[/math] в разных слоях VGG. Затем многомасштабные [math]\mathcal{F} (I_{S})[/math] объединяются с многомасштабными кодированными функциями [math]Enc(I_{C})[/math] из разных уровней в кодере через их предлагаемые слои инспирации, которые предназначены для изменения формы [math]\mathcal{F} (I_{S})[/math] в соответствии с требуемым измерением, а также имеют обучаемую матрицу весов для настройки карт объектов, чтобы помочь минимизировать целевую функцию.

Масштабируемость стилей этого типа MSPM намного меньше, поскольку для нескольких стилей используется только одна сеть. Но при этом алгоритм все еще ограничен в сохранении когерентности тонких структур и информации о глубине.

Arbitrary-Style-Per-Model Neural Methods

Рис. 7. Примеры результатов ASPM-MOB-NST

ASPM-MOB-NST, направлена ​​на единую модель для всех, то есть на единую обучаемую модель для передачи произвольных художественных стилей. Существует также два типа ASPM:

Parametric Texture Modelling with Summary Statistics

Самый простой подход для передачи произвольного стиля состоит в обучении отдельной сети предсказания параметров [math]P[/math] для предсказания [math]\gamma^S[/math] и [math]\gamma^S[/math] в уравнении CIN с несколькими стилями обучения. При заданном тестовом стиле изображения [math]I_{S}[/math] слои [math]CIN[/math] в NST принимают аффинные параметры [math]\gamma^S[/math] и [math]\gamma^S[/math] от [math]P (I_{S})[/math] и нормализует входное изображение контента до желаемого стиля с помощью прямого прохода.

Другой аналогичный подход, алгоритм Хуана и Белонги, предлагает вместо обучения сети прогнозирования параметров модифицировать CIN в для адаптивной нормализации экземпляров:

[math]AdaIN(\mathcal{F} (I_{C}), \mathcal{F} (I_{S})) = \sigma (\mathcal{F} (I_{S}))\left ( \frac{\mathcal{F} (I_{C}) - \mu(\mathcal{F} (I_{C}))}{\sigma(\mathcal{F} (I_{C}))} \right ) + \mu(\mathcal{F} (I_{S}))[/math]

AdaIN передает статистику по среднему значению канала и по функции отклонения между активациями контента и стиля. Кодер в сети передачи стилей является фиксированным и содержит первые несколько уровней в предварительно обученной сети VGG. Следовательно, [math]\mathcal{F}[/math] — это активация функции из предварительно обученной сети VGG. Часть декодера должна быть обучена с большим набором стилей и изображений контента для декодирования результирующих активаций функций после AdaIN до стилизованного результата:

[math]I = Dec(AdaIN(\mathcal{F} (I_{C}), \mathcal{F} (I_{S})))[/math]

Алгоритм Хуана и Белонги - первый алгоритм ASPM, который достигает стилизации в реальном времени. Но он основан на данных и ограничен в обобщении на невидимые алгоритмом стили.

В алгоритме Ли предпринята попытка использовать ряд трансформаций функций для передачи произвольного художественного стиля в свободной от стиля манере обучения. Аналогично, алгоритм Ли использует первые несколько слоев предварительно обученного VGG в качестве кодера и обучает соответствующий декодер. Но он заменяет слой AdaIN между кодером и декодером парой преобразований отбеливания и окрашивания (англ whitening and colouring transformations):

[math](WCT): I = Dec(WCT(\mathcal{F} (I_{C})),\mathcal{F} (I_{S}))[/math]

Преобразование отбеливания (англ. whitening transformation) может удалить информацию, связанную со стилем, и сохранить структуру контента. Следовательно, принимая активации контента [math]\mathcal{F} (I_{C})[/math] от кодера, преобразование отбеливания может отфильтровывать исходный стиль из входного изображения контента и вернуть отфильтрованное представление только с информацией контента. Затем, применяя преобразование окраски (англ. colouring transformation), шаблоны стилей, содержащиеся в [math]\mathcal{F} (I_{S})[/math], включаются в представление отфильтрованного содержимого, и стилизованный результат [math]I[/math] можно получить путем декодирования преобразованных признаков.

Алгоритм Ли является первым алгоритмом ASPM для передачи художественных стилей без обучения. Но он все еще не эффективен для получения резких деталей и мелких штрихов.

Non-parametric Texture Modelling with MRFs

Алгоритм Чена и Шмидта: сначала извлекается набор патчей активации из активаций контента и функций стиля, рассчитанных в предварительно обученной сети VGG. Затем каждый патч контента сопоставляется с наиболее похожим патчем стиля, они меняются местами (обмен стилями). Стилизованный результат можно получить, воссоздав получившуюся карту активации после замены стиля с использованием методов IOB-IR или MOB-IR.

Алгоритм Чена и Шмидта является более гибким, чем предыдущие подходы, из-за его характеристики «одна модель для всех». Но стилизованные результаты менее привлекательны, так как патчи контента обычно меняются на патчи стилей, которые не представляют желаемый стиль. В результате контент хорошо сохраняется, в то время как стиль, как правило, плохо отражается.

Функция потерь

[math]L_{total}(S, C, G) = \alpha * L_{content}(C, G) + \beta * L_{style}(S, G)[/math]

В уравнении выше, чтобы получить общую потерю [math]L_{total}[/math] нужно рассчитать потерю содержимого [math]L_{content}[/math] и потерю стиля [math]L_{style}[/math], а также [math]\alpha[/math] и [math]\beta[/math] — гиперпараметры, которые используются для определения весов для каждого типа потерь, то есть эти параметры можно представить просто как "рычаги" для управления тем, сколько контента / стиля мы хотим наследовать в сгенерированном изображении.

Рис. 8. Различные представления, используемые для изображений контента, стиля и сгенерированного изображения

Во время каждой итерации все три изображения, передаются через модель VGG16. Значения функции активации нейронов, которые кодируют представление признаков данного изображения на определенных слоях, принимаются как входные данные для этих двух функций потерь. Также стоит добавить: изначально мы случайным образом инициализируем сгенерированное изображение, например, матрицей случайного шума такого же разрешения, как и изображение контента. С каждой итерацией мы изменяем сгенерированное изображение, чтобы минимизировать общую потерю L.

Функция потери контента

Возьмем функциональное представление 7-го сверточного слоя VGG16. Чтобы вычислить потерю контента, пропускаем изображение контента и сгенерированное изображение через VGG16 и получаем значения функции активации (выходы) 7-го слоя для обоих этих изображений. После каждого сверточного слоя идет ReLU, поэтому мы будем обозначать выход этого слоя в целом как relu_3_3 (поскольку это выход третьего сверточного слоя третьего набора / блока сверток) (Рисунок 2). Наконец, мы находим L2-норму поэлементного вычитания между этими двумя матрицами значений функции активации следующим образом:

[math]L_{content}(C, G, L) = \frac{1}{2} \sum\limits_{ij}(a[l](C)_{ij} - a[l](G)_{ij})^2[/math], где [math]a[/math] — тензор выходов слоев сети, [math]l[/math] — номер сверточного слоя

Это поможет сохранить исходный контент в сгенерированном изображении, а также минимизировать разницу в представлении признаков, которое логически фокусируется на разнице между содержимым обоих изображений.

Функция потери стиля

В отличии от потери контента потерю стиля нельзя рассчитать с помощью разницы значений функции активации нейронов. Необходимо найти корреляцию между значениями функции активации по разным каналам одного и того же слоя. И для этого авторы алгоритма предлагают воспользоваться матрицей Грама.

Матрица Грама

Рассмотрим, как мы передаем наше изображение стиля через VGG16 и получаем значения функции активации из 7-го уровня, который генерирует матрицу представления объектов размером 56x56x256. В этом трехмерном массиве имеется 256 каналов размером 56x56 каждый.

Теперь предположим, что есть канал A, чьи нейроны могут активироваться на изображении, содержащем коричнево-черные полосы, а нейроны канала B — на изображение, содержащее глазное яблоко. Если оба этих канала A и B активируются вместе для одного и того же изображения, то высока вероятность того, что изображение может содержать, например, лицо тигра (поскольку у него было два канала с большими абсолютными значениями, которые активируются для коричнево-черных полос и глазного яблока). Теперь, если оба эти канала будут с большими значениями функции активации, то они будут иметь более высокую корреляцию между каналами A и В, чем между каналами A и С, где канал С активируется на изображении, содержащем ромбовидный шаблон. Чтобы получить корреляцию всех этих каналов друг с другом, нам нужно вычислить нечто называемое матрицей Грама, будем использовать ее для измерения степени корреляции между каналами. Таким образом, именно значение корреляции между каналами служит показателем того, насколько итоговое изображение наследует элементы изображения со стилем.

Функция потерь на основе корреляции матриц Грама

Каждый элемент матрицы Грама содержит меру корреляции всех каналов относительно друг друга. Обозначим матрицу Грама стилевого изображения слоя [math]l[/math] как [math]GM[l](S)[/math], а матрицу Грама сгенерированного изображения того же слоя [math]GM[l](G)[/math]. Обе матрицы были вычислены из одного и того же слоя, следовательно, с использованием одного и того же числа каналов, что привело к тому, что итоговая матрица размера [math]channels \times channels[/math]. Теперь, если мы найдем сумму квадратов разности или L2-норму вычитания элементов этих двух матриц и попытаемся минимизировать ее, то в конечном итоге это приведет к минимизации разницы между изображением стиля и сгенерированным изображением.

[math]L_{GM}(S, G, l) = \frac{1}{4N_l^2M_l^2} \sum\limits_{ij}(GM[l](S)_{ij} - GM[l](G)_{ij})^2[/math]

В вышеприведенном уравнении [math]N_{l}[/math] представляет номер канала в карте признаков / выходных данных уровня [math]l[/math], а [math]M_{l}[/math] представляет [math]height*width[/math] карты признаков / выходных данных слоя [math]l[/math].

Так как при вычислении потери стиля мы используем несколько уровней активации, это позволяет назначать разные весовые коэффициенты для потери на каждом уровне.

[math]L_{style}(S, G) = \sum\limits_{l=0}^L w_l * L_{GM}(S, G, l)[/math]

Расширения алгоритмов NST

Вышеупомянутые методы NST предназначены для общих неподвижных изображений. Они могут не подходить для специализированных типов изображений и видео (например, рисунков, портретов на голове и видеокадров), поэтому были созданы расширения алгоритма NST на эти конкретные типы.

Semantic Style Transfer

При наличии пары стиля и изображений контента, которые похожи по содержанию, цель передачи семантического стиля состоит в создании семантического соответствия между стилем и контентом, который отображает каждую область стиля в соответствующую семантически подобную область контента.

Instance Style Transfer

Передача стиля экземпляра основана на сегментации экземпляра и предназначена для стилизации только одного указанного пользователем объекта в изображении. Основная проблема заключается в переходе между стилизованным объектом и нестилизованным фоном. Эту проблему можно решить путем добавления дополнительных потерь на основе MRF к сглаживающим граничным пикселям.

Doodle Style Transfer

Передача стиля каракулей заключается в использовании NST для преобразования черновых набросков в произведения искусства. Метод просто отбрасывает термин потери содержимого и использует рисунки в качестве карты сегментации для передачи семантического стиля.

Portrait Style Transfer

Современные алгоритмы передачи стилей обычно не оптимизированы для головных портретов. Поскольку они не накладывают пространственных ограничений, непосредственное применение этих существующих алгоритмов к портретам головы приведет к деформации структур лица. Решить эту проблему можно использованием карт усиления для ограничения пространственных конфигураций, которые могут сохранить структуры лица при передаче текстуры стиля изображения.

Video Style Transfer

В отличие от передачи стиля неподвижного изображения, при разработке алгоритма передачи стиля видео необходимо учитывать плавный переход между соседними видеокадрами.

Image-Optimisation-Based Online Video Style Transfer

Передача онлайн-стилей видео на основе оптимизации изображений: вводится временная потерю согласованности, основанная на оптическом потоке, чтобы штрафовать отклонения вдоль точечных траекторий. Оптический поток рассчитывается с использованием новых алгоритмов оценки оптического потока. В результате алгоритм устраняет временные артефакты и создает плавные стилизованные видеоролики. Однако при таком способе требуется несколько минут для обработки одного кадра.

Model-Optimisation-Based Offline Video Style Transfer

Оффлайн-стиль передачи видео на основе оптимизации моделей: для стилизации видео в режиме реального времени Хуан предлагает увеличить временную потерю согласованности при использовании текущего алгоритма PSPM. Для двух последовательных кадров потеря временной согласованности напрямую рассчитывается с использованием двух соответствующих выходных данных NST для поощрения согласованности по пикселям. Для вычисления потери временной согласованности вводится соответствующая двухкадровая стратегия синергетического обучения.

Character Style Transfer

Целью передачи стиля символа является применение идеи NST для создания новых шрифтов и текстовых эффектов. Янг предложил охарактеризовать элементы стиля и использовать извлеченные характеристики, чтобы направлять генерацию текстовых эффектов.

Photorealistic Style Transfer

Фотореалистичная передача стиля (также известная как передача стиля цвета) направлена ​​на передачу стиля распределения цвета. Общая идея состоит в том, чтобы основываться на текущей передаче семантического стиля, но исключить искажения и сохранить первоначальную структуру изображения контента.

Image-Optimisation-Based Photorealistic Style Transfer

Передача фотореалистичного стиля на основе оптимизации изображений. Алгоритм Луана предлагает двухэтапную процедуру оптимизации, которая состоит в том, чтобы инициализировать оптимизацию путем стилизации данной фотографии с помощью [[Neural_Style_Trasfer#Semantic Style Transfer | Image-Optimisation-Based Semantic Style Transfer], а затем штрафовать искажения изображения, добавляя регуляризацию фотореализма. Но поскольку алгоритм Луана основан на методе передачи семантического стиля на основе оптимизации изображений, он требует больших вычислительных затрат.

Алгоритм Мехреза также использует двухэтапную процедуру оптимизации. Он предлагает уточнить нефотореалистичный стилизованный результат путем сопоставления градиентов на выходном изображении с градиентами на фотографии содержимого. Этот алгоритм достигает более быстрой скорости фотореалистичной стилизации.

Model-Optimisation-Based Photorealistic Style Transfer

Передача фотореалистичного стиля на основе оптимизации моделей: Ли решил проблему эффективности, обрабатывая эту проблему в два этапа: этап стилизации и этап сглаживания. Шаг стилизации состоит в том, чтобы заменить слои с повышенной дискретизацией на неиспользуемые слои, чтобы получить стилизованный результат с меньшим количеством искажений. Затем этап сглаживания дополнительно устраняет структурные артефакты.

Attribute Style Transfer

Атрибуты изображения обычно относятся к цветам изображения, текстурам и т.д. Ранее передача атрибутов изображения осуществлялась по аналогии с изображением. Алгоритм Ляо предлагает глубокую аналогию изображения для изучения аналогии изображения в области CNN. Он основан на методе сопоставления патчей и реализует аналогию изображений со слабым контролем, то есть этому алгоритму требуется только одна пара исходных и целевых изображений вместо большого обучающего набора.

Fashion Style Transfer

Передача модного стиля получает образ модного стиля в качестве цели и генерирует изображения одежды с желаемыми модными стилями. Задача этой передачи заключается в том, чтобы сохранить схожий дизайн с базовой одеждой при смешивании желаемых стилей. Эта задача решается введением пары генератора модного стиля и дискриминатора.

Audio Style Transfer

Аудио Стиль передачи . В дополнение к передаче стилей изображения, [90], [91] расширяют область стиля изображения до стиля звука и синтезируют новые звуки, передавая нужный стиль из целевого аудио. Исследование передачи стиля звука также следует пути передачи стиля изображения, то есть передачи аудио стиля онлайн на основе оптимизации звука (Audio-Optimisation-Based Online Audio Style Transfer), а затем передачи стиля аудио в автономном режиме на основе оптимизации модели (Model-Optimisation-Based Offline Audio Style Transfer). На основании алгоритма IOB-NST, был создан алгоритм Верма и Смита передачи аудио стиля на основе аудиооптимизации, основанный на оптимизации аудио онлайн. Алгоритм начинает с шумового сигнала и итеративно оптимизируют его, используя обратное распространение.

Пример кода на Python

Данный пример реализован на основе открытой платформы глубокого обучения PyTorch

Функция потери контента

 class ContentLoss(nn.Module):
   
   def __init__(self, target,):
     super(ContentLoss, self).__init__()
     # we 'detach' the target content from the tree used
     # to dynamically compute the gradient: this is a stated value,
     # not a variable. Otherwise the forward method of the criterion
     # will throw an error.
     self.target = target.detach()
   
   def forward(self, input):
     self.loss = F.mse_loss(input, self.target)
     return input

Функция потери стиля

   def gram_matrix(input):
     a, b, c, d = input.size()  # a=batch size(=1)
     # b=number of feature maps
     # (c,d)=dimensions of a f. map (N=c*d)
     features = input.view(a * b, c * d)  # resize feature maps
     G = torch.mm(features, features.t())  # compute the gram product
     # we 'normalize' the values of the gram matrix
     # by dividing by the number of element in each feature maps.
     return G.div(a * b * c * d)

 class StyleLoss(nn.Module):
   
   def __init__(self, target_feature):
     super(StyleLoss, self).__init__()
     self.target = gram_matrix(target_feature).detach()
   
   def forward(self, input):
     G = gram_matrix(input)
     self.loss = F.mse_loss(G, self.target)
     return input

Инициализация модели

 cnn = models.vgg19(pretrained=True).features.to(device).eval()

Нормализация

 cnn_normalization_mean = torch.tensor([0.485, 0.456, 0.406]).to(device)
 cnn_normalization_std = torch.tensor([0.229, 0.224, 0.225]).to(device)
 
 # create a module to normalize input image so we can easily put it in a
 # nn.Sequential
 class Normalization(nn.Module):
   def __init__(self, mean, std):
       super(Normalization, self).__init__()
       # .view the mean and std to make them [C x 1 x 1] so that they can
       # directly work with image Tensor of shape [B x C x H x W].
       # B is batch size. C is number of channels. H is height and W is width.
       self.mean = torch.tensor(mean).view(-1, 1, 1)
       self.std = torch.tensor(std).view(-1, 1, 1)
   
   def forward(self, img):
       # normalize img
       return (img - self.mean) / self.std

Добавление собственных слоев

 # desired depth layers to compute style/content losses :
 content_layers_default = ['conv_4']
 style_layers_default = ['conv_1', 'conv_2', 'conv_3', 'conv_4', 'conv_5']
   
 def get_style_model_and_losses(cnn, normalization_mean, normalization_std,
                                style_img, content_img,
                                content_layers=content_layers_default,
                                style_layers=style_layers_default):
   cnn = copy.deepcopy(cnn)
   
   # normalization module
   normalization = Normalization(normalization_mean, normalization_std).to(device)
   
   # just in order to have an iterable access to or list of content/style losses
   content_losses = []
   style_losses = []
   
   # assuming that cnn is a nn.Sequential, so we make a new nn.Sequential
   # to put in modules that are supposed to be activated sequentially
   model = nn.Sequential(normalization)
   
   i = 0  # increment every time we see a conv
   for layer in cnn.children():
       if isinstance(layer, nn.Conv2d):
           i += 1
           name = 'conv_{}'.format(i)
       elif isinstance(layer, nn.ReLU):
           name = 'relu_{}'.format(i)
           # The in-place version doesn't play very nicely with the ContentLoss
           # and StyleLoss we insert below. So we replace with out-of-place
           # ones here.
           layer = nn.ReLU(inplace=False)
       elif isinstance(layer, nn.MaxPool2d):
           name = 'pool_{}'.format(i)
       elif isinstance(layer, nn.BatchNorm2d):
           name = 'bn_{}'.format(i)
       else:
           raise RuntimeError('Unrecognized layer: {}'.format(layer.__class__.__name__))
   
       model.add_module(name, layer)
   
       if name in content_layers:
           # add content loss:
           target = model(content_img).detach()
           content_loss = ContentLoss(target)
           model.add_module("content_loss_{}".format(i), content_loss)
           content_losses.append(content_loss)
   
       if name in style_layers:
           # add style loss:
           target_feature = model(style_img).detach()
           style_loss = StyleLoss(target_feature)
           model.add_module("style_loss_{}".format(i), style_loss)
           style_losses.append(style_loss)
   
   # now we trim off the layers after the last content and style losses
   for i in range(len(model) - 1, -1, -1):
       if isinstance(model[i], ContentLoss) or isinstance(model[i], StyleLoss):
           break
   
   model = model[:(i + 1)]
   
   return model, style_losses, content_losses

Градиентный спуск

 def get_input_optimizer(input_img):
   # this line to show that input is a parameter that requires a gradient
   optimizer = optim.LBFGS([input_img.requires_grad_()])
   return optimizer

Запуск алгоритма

 def run_style_transfer(cnn, normalization_mean, normalization_std,
                        content_img, style_img, input_img, num_steps=300,
                        style_weight=1000000, content_weight=1):
   print('Building the style transfer model..')
   model, style_losses, content_losses = get_style_model_and_losses(cnn,
       normalization_mean, normalization_std, style_img, content_img)
   optimizer = get_input_optimizer(input_img)
   
   run = [0]
   while run[0] <= num_steps:
   
       def closure():
           # correct the values of updated input image
           input_img.data.clamp_(0, 1)
   
           optimizer.zero_grad()
           model(input_img)
           style_score = 0
           content_score = 0
   
           for sl in style_losses:
               style_score += sl.loss
           for cl in content_losses:
               content_score += cl.loss
    
           style_score *= style_weight
           content_score *= content_weight
    
           loss = style_score + content_score
           loss.backward()
   
           run[0] += 1
           if run[0] % 50 == 0:
               print("run {}:".format(run))
               print('Style Loss : {:4f} Content Loss: {:4f}'.format(
                   style_score.item(), content_score.item()))
               print()
   
           return style_score + content_score
   
       optimizer.step(closure)
   
   # a last correction...
   input_img.data.clamp_(0, 1)
   
   return input_img
 
 # run style transfer
 output = run_style_transfer(cnn, cnn_normalization_mean, cnn_normalization_std,
                             content_img, style_img, input_img)

См. также

• Свёрточная нейронная сеть
• Интерактивная архитектура сети VGG16

Источники информации

• Theory of Neural Style Transfer
• TensorFlow and pyTorch Implementation of Neural Style Transfer
• Neural Style Transfer using PyTorch
• Neural Style Transfer: A Review