CN112330535A - 一种图片风格迁移方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种图片风格迁移方法,包括,基于神经网络构建图像风格迁移模型,并对所述图像风格迁移模型进行参数更新和谱归一化处理;构建所述图像风格迁移模型的损失函数,并训练所述图像风格迁移模型,损失值不再降低时停止训练;通过所述训练完成的图像迁移风格模型获得风格迁移图片。本发明通过优化生成器和对鉴别器,有效地减少了模型振荡和加快了模型的收敛。
Description
技术领域
本发明图像处理涉及的技术领域,尤其涉及一种图片风格迁移方法。
背景技术
对于图像风格迁移,主要依赖生成对抗网络,但是由于生成对抗网络模型本身难以收敛,风格迁移训练效果较差,数据需要大量的打标签,这也是在图像风格迁移中需要解决的问题;主流解决方案包括谱归一化、批归一化、Wasserstein距离;以往的风格迁移都是专注使用VGG提取图像特征和风格特征,产生的风格迁移效果在细节表现上较差,大多都是在实现场景上的风格迁移,还不能很好实现人脸图片向漫画的风格迁移,为解决这一个问题,大量的方案被开发,主要采用以生成对抗网络为原型,通过增加鉴别器、生成器和约束性函数的方式达到对图像风格迁移,许多实验表明,这种基于生成对抗网络(GAN)的方法在计算机视觉研究中非常出色,然而,当图像特征复杂,要求生成高分辨率的图片时,上述方法将会出现需要极大的硬件资源,并且生成的图片出现特征混论,视觉体验感较差,如何增强风格迁移的效果是一项极大的挑战。
目前已经有很多优秀的学者提出了可用于风格迁移的模型,但是模型难以收敛,迁移不稳定。
发明内容
本部分的目的在于概述本发明的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本申请的说明书摘要和发明名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和发明名称的目的模糊,而这种简化或省略不能用于限制本发明的范围。
鉴于上述现有存在的问题,提出了本发明。
因此,本发明提供了一种图片风格迁移方法,能够解决模型收敛速度慢的问题。
为解决上述技术问题,本发明提供如下技术方案:包括,基于神经网络构建图像风格迁移模型,并对所述图像风格迁移模型进行谱归一化处理;构建所述图像风格迁移模型的损失函数,并训练所述处理完成的图像风格迁移模型,损失值不再降低时停止训练;通过所述训练完成的图像迁移风格模型获得风格迁移图片。
作为本发明所述的图片风格迁移方法的一种优选方案,其中:所述图像风格迁移模型包括生成器和鉴别器,所述生成器G(x)和F(x):
G(x)=pdata(x);
F(x)=pdata(x);
所述鉴别器D(x):
其中,x为样本,pg(x)为样本分布,pdata(x)为真实的样本分布。
作为本发明所述的图片风格迁移方法的一种优选方案,其中:所述生成器还包括,通过强化学习对所述生成器进行优化:
通过梯度下降策略更新所述生成器的参数:
其中,为所述生成器的参数梯度,M为采样的完整序列个数,xi为所述样本x的第i个特征,γ为所述生成器的全部参数集合,d为人为设定的基线值,Pγ(xi)为输出真实样本的概率,γf为更新后的生成器参数集合,γn为更新前的生成器参数集合。
作为本发明所述的图片风格迁移方法的一种优选方案,其中:所述谱归一化包括,将所述鉴别器的卷积核权重范围限制在(0,1)。
作为本发明所述的图片风格迁移方法的一种优选方案,其中:还包括,通过幂迭代策略求取所述鉴别器的参数矩阵W的奇异值,进而获得每层参数矩阵的谱范数。
作为本发明所述的图片风格迁移方法的一种优选方案,其中:所述获得谱范数包括:按下式进行k次迭代:
Vl 0←随机高斯向量;
所述W的奇异值σl(W)如下:
当||u||=1,v=WTu时,所述奇异值为:
σ(W)=uTWv
其中,Vl 0为卷积神经网络的l层第0次迭代的随机高斯向量,为所述l层第k次迭代的最大奇异值的特征向量,Wl为第l层的网络参数矩阵,为卷积神经网络的1层经过K次迭代的随机高斯向量,为对所述求的谱范数,为对所述求的谱范数,T表示矩阵的转置;v为随机高斯向量,u为最大奇异值的特征向量,σ(W)为所述参数矩阵W的奇异值。
作为本发明所述的图片风格迁移方法的一种优选方案,其中:所述损失函数包括:
LTOTAL=LGAN(G,DY,X,Y)+LGAN(F,DX,Y,X)+Lcycle(G,F)
其中,LTOTAL为总损失函数,LGAN(G,DY,X,Y)为向前映射损失函数,LGAN(F,DX,Y,X)为向后映射损失函数,Lcycle(G,F)为循环函数,DY为Y目标域的鉴别器,X为源域。
作为本发明所述的图片风格迁移方法的一种优选方案,其中:所述向前映射损失函数包括:对于所述X域的图片经过所述生成器到所述Y域生成所述风格迁移后的图片和Y域的鉴别器,定义所述向前映射损失函数:
其中,E为期望,y为在所述Y域中抽取的图片,DY(y)为所述图片y经过所述Y域的鉴别器,Pdata指的是图片数据分布y,Pdata(y)为所述图片y的数据分布。
作为本发明所述的图片风格迁移方法的一种优选方案,其中:所述循环损失函数包括:
作为本发明所述的图片风格迁移方法的一种优选方案,其中:所述向后映射损失函数包括:对于所述Y域的图片经过所述生成器到所述X域生成所述风格迁移后的图片和X域的鉴别器,定义所述向后映射损失函数:
其中,DX为所述X域的鉴别器。
本发明的有益效果:通过优化生成器和对鉴别器,有效地减少了模型振荡和加速了模型的收敛。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案,下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其它的附图。其中:
图1为本发明第一个实施例所述的图片风格迁移方法的流程示意图;
图2为本发明第一个实施例所述的图片风格迁移方法的生成器和鉴别器结构示意图;
图3为本发明第二个实施例所述的图片风格迁移方法的X域鉴别器的传统的cyclegan风格迁移方法获得的损失值曲线示意图;
图4为本发明第二个实施例所述的图片风格迁移方法的Y域鉴别器的传统的cyclegan风格迁移方法获得的损失值曲线示意图;
图5为本发明第二个实施例所述的图片风格迁移方法的传统的cyclegan风格迁移方法获得的循环损失值曲线示意图;
图6为本发明第二个实施例所述的图片风格迁移方法的传统的cyclegan风格迁移方法获得的整体损失值曲线示意图;
图7为本发明第二个实施例所述的图片风格迁移方法的X域鉴别器的损失值曲线示意图;
图8为本发明第二个实施例所述的图片风格迁移方法的Y域鉴别器的损失值曲线示意图;
图9为本发明第二个实施例所述的图片风格迁移方法的循环损失值曲线示意图;
图10为本发明第二个实施例所述的图片风格迁移方法的整体损失值曲线示意图;
图11为本发明第二个实施例所述的图片风格迁移方法的人脸向漫画风格迁移结果示意图;
图12为本发明第二个实施例所述的图片风格迁移方法的漫画向人脸风格迁移结果示意图。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂,下面结合说明书附图对本发明的具体实施方式做详细的说明,显然所描述的实施例是本发明的一部分实施例,而不是全部实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都应当属于本发明的保护的范围。
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明,但是本发明还可以采用其他不同于在此描述的其它方式来实施,本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似推广,因此本发明不受下面公开的具体实施例的限制。
其次,此处所称的“一个实施例”或“实施例”是指可包含于本发明至少一个实现方式中的特定特征、结构或特性。在本说明书中不同地方出现的“在一个实施例中”并非均指同一个实施例,也不是单独的或选择性的与其他实施例互相排斥的实施例。
本发明结合示意图进行详细描述,在详述本发明实施例时,为便于说明,表示器件结构的剖面图会不依一般比例作局部放大,而且所述示意图只是示例,其在此不应限制本发明保护的范围。此外,在实际制作中应包含长度、宽度及深度的三维空间尺寸。
同时在本发明的描述中,需要说明的是,术语中的“上、下、内和外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系,仅是为了便于描述本发明和简化描述,而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作,因此不能理解为对本发明的限制。此外,术语“第一、第二或第三”仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性。
本发明中除非另有明确的规定和限定,术语“安装、相连、连接”应做广义理解,例如:可以是固定连接、可拆卸连接或一体式连接;同样可以是机械连接、电连接或直接连接,也可以通过中间媒介间接相连,也可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言,可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
实施例1
参照图1~图2,为本发明的第一个实施例,该实施例提供了一种图片风格迁移方法,包括:
S1:基于神经网络构建图像风格迁移模型,并对图像风格迁移模型进行参数更新和谱归一化处理。
图像风格迁移模型包括生成器G(x)、F(x)和鉴别器D(x),结构如图2所示,其中需要说明的是conv-block指的是卷积块,residual block指的是残差块,deconv-block指的是反卷积块,Conv指的是卷积层,Norm指的是批次归一化层,Relu指的是激活函数层,Deconv指的是反卷积层;
在生成器中,对于从源域数据集中输入的图片,先经过三个卷积块进行卷积以减少计算量,再经过八个残差网络块加深模型结构,而后经过反卷积获得与原有图片相同的尺寸,最后通过tanh激活函数得到像素区间为(0,1)的图片。
具体的,生成器G(x)和F(x)分别如下:
G(x)=pdata(x);
F(x)=pdata(x);
进一步的,通过强化学习来优化生成器,公式如下:
通过梯度下降策略更新生成器的参数:
其中,为生成器的参数梯度,M为采样的完整序列个数,xi为样本x的第i个特征,γ为生成器的全部参数集合,d为人为设定的基线值,Pγ(xi)为输出真实样本的概率,γf为更新后的生成器参数集合,γn为更新前的生成器参数集合。
在鉴别器中,将取自生成器产生的虚假图片或是来自目标风格域的图片先经过一个卷积网络提取特征,再经过三个加入谱归一化的卷积块进一步提取特征,最后经过卷积层得到输出,通过输出的数值得到图片是否为真的权重值。
具体的,鉴别器D(x)如下:
其中,x为样本,pg(x)为样本分布,pdata(x)为真实的样本分布。
较佳的是,每一张图片样本在进行训练时,都对鉴别器中的卷积核进行谱归一化处理,即把鉴别器的卷积核权重范围限制在(0,1),减少了模型振荡。
在谱归一化过程中,需要求解权重矩阵W的奇异值,较佳的是,本实施例采用幂迭代策略来近似求取W的奇异值,减轻了计算量;具体的,迭代过程如下:
①Vl 0←随机高斯向量;
迭代次数为将1,将①②③迭代一次后获得W的奇异值,如下所示:
进一步的,当||u||=1,v=WTu时,奇异值为:
σ(W)=uTWv
其中,Vl 0为卷积神经网络的l层第0次迭代的随机高斯向量,为l层第k次迭代的最大奇异值的特征向量,Wl为第l层的网络参数矩阵,为卷积神经网络的l层经过K次迭代的随机高斯向量,为对求的谱范数,为对求的谱范数,T表示矩阵的转置;v为随机高斯向量,u为最大奇异值的特征向量,σ(W)为参数矩阵W的奇异值。
需要说明的是,参数W可等效成鉴别器中卷积神经网络的卷积核,当训练数据对神经网络结构进行训练时,每次训练一张图片,更新一次卷积核的权重,并且利用谱归一化求得优化后的卷积核权重;用谱归一化后的权重矩阵,可使卷积核满足李普希茨稳定性限制。
S2:构建图像风格迁移模型的损失函数,并训练图像风格迁移模型,损失值不再降低时停止训练。
通过损失函数来求取图像风格迁移模型的最优解,具体的,损失函数如下所示:
LTOTAL=LGAN(G,DY,X,Y)+LGAN(F,DX,Y,X)+Lcycle(G,F)
其中,DY为Y目标域的鉴别器,X为源域,LTOTAL为总损失函数,LGAN(G,DY,X,Y)为向前映射损失函数,LGAN(F,DX,Y,X)为向后映射损失函数,Lcycle(G,F)为循环函数,作为总损失函数的约束条件。
①对于X域的图片经过生成器到Y域生成风格迁移后的图片和Y域的鉴别器,定义向前映射损失函数:
其中,E为期望,y为在Y域中抽取的图片,DY(y)为图片y经过Y域的鉴别器,Pdata指的是图片数据分布y,Pdata(y)为图片y的数据分布。
②为了生成器和鉴别器之间保持一致性,定义循环损失函数:
③对于Y域的图片经过生成器到X域生成风格迁移后的图片和X域的鉴别器,定义向后映射损失函数:
其中,DX为X域的鉴别器。
S3:通过训练完成的图像迁移风格模型获得风格迁移图片。
生成器产生的图片即为进行风格迁移后的图片。
实施例2
为了对本方法中采用的技术效果加以验证说明,本实施例选择传统的cyclegan风格迁移方法和采用本方法进行对比测试,以科学论证的手段对比试验结果,以验证本方法所具有的真实效果。
传统的cyclegan风格迁移方法只允许生成器产生假数据来欺骗鉴别器,生成器产生的的虚假数据具有与原始真实数据相似的特征,但它不能实现从一个领域到另一个领域的风格转换,且模型本身难以收敛。
为验证本方法相对传统方法具有较快的收敛性,本实施例中将采用传统的cyclegan风格迁移方法和本方法分别对在风格迁移过程中产生的损失值进行实时测量对比。
测试环境:CPU:3.0GHz;Memory:16GB;OS:win1064位;显卡:GTX 2080-TI。
训练参数设定:image_size=256,random_seed=1234,learning-rate=0.0002,epoch=2000,eanch_step=200,adam优化器的betal=0.5。
将420张标记好的图片作为模型的数据集,进行模型训练和测试;将数据集分为训练集和测试集,其中,训练集A包含200张女网红脸图片,训练集B包含了200张女漫画照片,测试集A中包含了10张女网红脸图片,测试集B中包含了10张女漫画图片,进行训练时,会将所有照片的像素调整至256x256像素。
用训练集A和测试集A对传统的cyclegan结构进行训练和测试,其在风格迁移过程中损失值的变化分别如图3、图4、图5和图6所示。
用训练集A和测试集A对本方法的图像风格迁移模型进行训练和测试,其在风格迁移过程中损失值的变化分别如图7、图8、图9和图10所示。
由图3、图4、图5、图6分别对比图7、图8、图9、图10可见本方法的模型相较于传统的cyclegan结构而言,振荡较小,且收敛明显加快。
此外,利用本方法得到了真实人脸图片向卡通剧人脸图片迁移的场景和卡通剧人脸图片向真实人脸图片迁移的场景,迁移结果分别如图11和图12所示。
应说明的是,以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制,尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明,本领域的普通技术人员应当理解,可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换,而不脱离本发明技术方案的精神和范围,其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。
Claims (10)
1.一种图片风格迁移方法,其特征在于:包括,
基于神经网络构建图像风格迁移模型,并对所述图像风格迁移模型进行参数更新和谱归一化处理;
构建所述图像风格迁移模型的损失函数,并训练所述处理完成的图像风格迁移模型,损失值不再降低时停止训练;
通过所述训练完成的图像迁移风格模型获得风格迁移图片。
4.如权利要求1或3所述的图片风格迁移方法,其特征在于:所述谱归一化包括,
将所述鉴别器的卷积核权重范围限制在(0,1)。
5.如权利要求4所述的图片风格迁移方法,其特征在于:还包括,
通过幂迭代策略求取所述鉴别器的参数矩阵W的奇异值,进而获得每层参数矩阵的谱范数。
7.如权利要求2、5、6任一所述的图片风格迁移方法,其特征在于:所述损失函数包括:
LTOTAL=LGAN(G,DY,X,Y)+LGAN(F,DX,Y,X)+Lcycle(G,F)
其中,LT0TAL为总损失函数,LGAN(G,DY,X,Y)为向前映射损失函数,LGAN(F,DX,Y,X)为向后映射损失函数,Lcycle(G,F)为循环函数,DY为Y目标域的鉴别器,X为源域。
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