一、缘起

这两天在设计一个网页，需要使用同一风格的图片来渲染氛围，当然作为一只懒狗是懒得动手一张一张画的，于是就想到了风格迁移，找了下GitHub，发现了Neural-Style这个项目，就决定是它了！

这张是官方的例子，更多请移步原项目

二、安装

该项目是基于Leon A. Gatys, Alexander S. Ecker, 和 Matthias Bethge撰写的论文《A Neural Algorithm of Artistic Style》论文，使用lua语言基于torch实现的，所以在安装之前首先要安装torch7和loadcaffe这两个必装的依赖，其他关于使用GPU进行计算的CUDA、cunn等等，由于我是在虚拟机里面跑的，只能使用CPU进行计算，就不再介绍了

我使用的环境是Ubuntu19，虚拟机运行

1.安装torch7

torch7的GitHub项目主页：戳我

torch7官网：戳我

首先将torch7的项目代码clone下来

git clone https://github.com/torch/distro.git ~/torch --recursive

完成后从进入~/torch文件夹

cd ~/torch;

然后执行下面的命令安装依赖：

bash install-deps;

需要注意的是，这里需要将install-deps文件修改一下，不然会报错导致安装失败：

装了vscode的话可以直接code install-deps将其打开，然后Ctrl + H打开替换，将该文件中所有的python-software-properties替换为software-properties-common，然后保存在执行上面的命令即可，这里没记错的话出去注释只需要修改两处即可

没装vscode的话可以直接vi install-deps找到需要修改的地方修改即可

这个安装可能需要一段时间，此时可以来杯咖啡了

依赖安装完成后，执行下面的命令安装torch：

./install.sh

安装最后一步输入yes即可

不出意外的话，torch已经安装好了，命令行输入th命令验证，如果出现的是下面这个样子，即是安装成功：

$ th
 
  ______             __   |  Torch7 
 /_  __/__  ________/ /   |  Scientific computing for Lua. 
  / / / _ \/ __/ __/ _ \  |  Type ? for help 
 /_/  \___/_/  \__/_//_/  |  https://github.com/torch 
                          |  http://torch.ch 
	
th> 

2.安装loadcaffe

loadcaffe的GitHub项目主页：戳我

安装loadcaffe的前提是已经安装了torch，loadcaffe安装没有需要的依赖，只需要安装protobuf（百度翻译原型，觉着不太准确，附上参考），命令行执行下面的命令：

sudo apt-get install libprotobuf-dev protobuf-compiler

然后执行下面的命令来安装 loadcaffe：

luarocks install loadcaffe

这里要注意的是，如果你的系统以前已经安装过torch，那么这一步会报错，你需要将~/torch/install/bin目录添加进环境变量：

PATH=$PATH:~/torch/install/bin

到了这一步依赖已经安装完毕了，接下来就是安装neural-style了

3.安装neural-style

neural-style的GitHub项目主页：戳我

首先将项目克隆下来：

git clone https://github.com/jcjohnson/neural-style.git

完毕后进入项目目录，执行下面的命令来下载所需要的VGG模型：

sh models/download_models.sh

将近一个G的大小，又是一段漫长的等待

下载完毕后，就可以开始使用它来生成自己的风格迁移图片了

三、使用

先来介绍基本用法：

th neural_style.lua -style_image <image.jpg> -content_image <image.jpg>

例如我使用example文件夹中皮尔特·克里斯蒂安·窦曼森的作品《The shipwreck》的去生成我一张壁纸的风格迁移图片：

可以使用下面的命令来生成，-gpu -1标记的意思是不使用GPU而使用CPU来进行生成，因为我是在VMware里面跑的，没办法使用主机GPU，所以加上了这个标记

th neural_style.lua -style_image examples/inputs/shipwreck.jpg -content_image ~/Pictures/ivan-torres-376149-unsplash.jpg -gpu -1

运行后将会生成十张图片，效果从差到好，这里我只放上第一、五张和最后生成的第十张供参考：

第一张：

第五张：

第十张：

基本使用就说到这里了，下面是一些高级选项：

选项：

• -image_size：生成的图像的最大边长（以像素为单位）。默认值为512。
• -style_blend_weights：用于混合多个样式图像的样式的权重，以逗号分隔的列表形式显示，例如-style_blend_weights 3,7。默认情况下，所有样式图像的权重均相等。
• -gpu：要使用的GPU的零索引ID；对于CPU模式设置-gpu为-1。

优化选项：

• -content_weight：衡量内容重建术语的权重。默认值为5e0。
• -style_weight：衡量样式重建术语的权重。默认值为1e2。
• -tv_weight：总差异（TV）规范化的权重；这有助于使图像平滑。默认值为1e-3。设置为0禁用电视正则化。
• -num_iterations：默认为1000。
• -init：生成生成图像的方法；一个random或image。默认值是random使用本文中的噪声初始化；image 用内容图像初始化。
• -optimizer：要使用的优化算法；任一lbfgs或adam; 默认值为lbfgs。L-BFGS往往会提供更好的结果，但会占用更多内存。切换到ADAM将减少内存使用量。使用ADAM时，您可能需要使用其他参数才能获得良好的效果，尤其是样式权重，内容权重和学习率；您可能还需要在使用ADAM时对梯度进行归一化。
• -learning_rate：与ADAM优化器一起使用的学习率。默认值为1e1。
• -normalize_gradients：如果存在此标志，则来自每一层的样式和内容渐变将被L1归一化。

输出选项：

• -output_image：输出图像的名称。默认值为out.png。
• -print_iter：每次print_iter迭代打印进度。设置为0以禁用打印。
• -save_iter：每次save_iter迭代保存图像。设置为0将禁用保存中间结果。

图层选项：

• -content_layers：用逗号分隔的图层名称列表，用于内容重建。默认值为relu4_2。
• -style_layers：用逗号分隔的图层名称列表，用于样式重建。默认值为relu1_1,relu2_1,relu3_1,relu4_1,relu5_1。

其他选择：

• -style_scale：从样式图像中提取要素的比例。默认值为1.0。
• -original_colors：如果将此设置为1，则输出图像将保留内容图像的颜色。
• -proto_file：deploy.txtVGG Caffe模型文件的路径。
• -model_file：.caffemodelVGG Caffe模型文件的路径。默认为原始VGG-19型号；您也可以尝试本文中使用的归一化VGG-19模型。
• -pooling：要使用的池化层的类型；一个max或avg。默认值为max。VGG-19模型使用最大池化层，但是本文提到用平均池化层替换这些层可以改善结果。使用平均池无法获得良好的结果，但是这里有一个选项。
• -backend：nn，cudnn，或clnn。默认值为nn。cudnn需要 cudnn.torch并可能减少内存使用。 clnn需要cltorch和clnn
• -cudnn_autotune：使用cuDNN后端时，传递此标志以使用内置cuDNN自动调谐器为您的体系结构选择最佳卷积算法。这将使第一次迭代慢一些，并可能占用更多的内存，但可能会大大加快cuDNN后端的速度。

本篇文章对neural-style的介绍就到这里，对源码有兴趣的师傅可以移步GitHub研究

参考资料

• https://askubuntu.com/questions/422975/e-package-python-software-properties-has-no-installation-candidate
• http://torch.ch/docs/getting-started.html#_
• https://github.com/szagoruyko/loadcaffe/issues/48