我是如何用TensorFlow 做出屬于自己的Prisma的？

編者按：本文作者牟中強，雷鋒網硬創公開課群友。

最近人工智能圖片濾鏡軟件Prisma 非常的火，這款圖片處理的App 綜合了人工神經網絡技術（neural networks）和人工智能技術，可以獲取著名繪畫大師和主要流派的藝術風格，然后對照片進行智能風格化處理，將圖片轉化為藝術化的效果。

PRISMA

于是手癢，自己也想DIY 出一款屬于自己的Prisma。相比APP，在電腦上實現這項功能略微繁瑣一些，不過通過這樣的方式，我們可以：

1、隨意選擇想要轉化風格的圖片；

2、擁有靈活可以變動的參數，大力出奇跡；

3、在使用過程中感興趣的讀者可以通過Python源代碼研究其原理。

這個好比傻瓜相機以及單反，也許我們可以用單反去發掘其中更深層的奧妙，甚至做出更驚艷的作品。

介紹：

在開工之前，我們先介紹一下該項目。該項目最先是圖賓根大學的一篇論文“A Neural Algorithm of Artistic Style”引出，簡單來說它是通過卷積神經網絡（CNN）學習了一副畫的風格，并將這幅畫的風格應用到另一幅圖片上。

 

A Neural Algorithm of Artistic Style

CNN 算法是這其中的核心，而針對CNN算法的實現，有很多不同的工具包，其中TensorFlow 配置起來相對比較容易。TensorFlow 是谷歌基于DistBelief進行研發的第二代人工智能學習系統，其命名來源于本身的運行原理，使用該系統可以很容易實現CNN、RNN和LSTM算法，這些算法在人工智能領域，尤其是圖像處理方面非常流行。

準備：

在此之前，你需要確保以下兩個條件：

1、一臺擁有NVIDIA顯卡的電腦，臺式機筆記本均可（不用顯卡也可以實現，不過通過顯卡GPU加速效率可以提高20倍左右）

2、電腦中安裝了Linux操作系統（最好不要是虛擬機，否則驅動會折騰的讓人抓狂）

如果沒有接觸過Linux的讀者要做好折騰的心理準備，Linux驅動并不像Window那么好安裝，需要多上網查查資料

實施：

1、安裝TensorFlow：

TensorFlow的安裝比較簡單，具體安裝方法可以參考TensorFlow的中文手冊：

http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/

2、下載項目：

使用Git下載項目

git clone：https://github.com/harry19902002/image-style-transfor.git

3、下載VGG19網絡模型：

VGG19網絡模型是由牛津視覺幾何組（Visual Geometry Group）開發的卷積神經網絡結構，它在視覺方面有著不錯的表現，項目中也需要用到VGG19網絡模型。

下載地址：http://www.vlfeat.org/matconvnet/models/beta16/imagenet-vgg-verydeep-19.mat

將其下載到項目目錄中即可。

4、開始轉換：

好了，準備工作基本已經就緒。我們將原始圖片以及需要學習風格的圖片分別放到項目目錄中的Content以及Style文件夾中，用命令行輸入：

python neural_style.py --content 原始圖片文件名 --styles 風格圖片文件名 --out 生成圖片文件名

例：python neural_style.py --content ContentFile.jpg --styles StyleFile.jpg --out OutFile.jpg

經過幾分鐘處理我們可以在out文件夾中找到轉換的文件OutFile.jpg

（處理效果圖1）

（處理效果圖2）

5、進階修改：

當然項目中還有很多其他參數可以摸索，可能會將圖片優化的更漂亮：

比如：

--iterations    修改迭代次數（默認為1000）

--content_weight   照片權重

--style_weight  風格圖片權重

--learning_rate  學習步長

更多的參數可以通過輸入下面代碼查找：

python neural_style.py --help

好戲在后頭：

由于現在算法中有很多可調的參數，現在并不是一個被完全優化好的狀態，所以希望讀者們多試試里面的參數。

當然簡單的山寨并沒有什么意思，所以借助這個項目，我們可以做些獨特的，Prisma完全做不到的東西，這里我做了兩個小Demo，拋磚引玉。

1、分解計算機學習過程：

之前有網友詢問，這種方式訓練次數有什么不同效果，于是我做了一個小視頻，沒訓練一次就把圖像生成出來，這樣我們就可以看到整個訓練的過程了。

2、生成有藝術風格的視頻：

一張圖片的轉化還不足以秒殺朋友圈。沒關系，視頻轉換的道理是一樣的，經過一些處理，我們可以將視頻也轉換成藝術風格：

處理時間比較長，所以我只做了一個短視頻，原視頻地址：

風格轉化后視頻地址：

看上去還是挺酷的。

參考鏈接：

[1]AI修圖藝術：Prisma背后的奇妙算法 | 深度

[2]A Neural Algorithm of Artistic Style 論文

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