图片风格转换app

风格转换是最近一种新兴起是基于深度学习的技术。卷积神经网络对图像的高层特征抽取使得图像风格和内容的分离成为了可能。主要步骤为：内容提取、风格提取、内容风格重建最终实现风格转换。这次工程设计中，在弄明白风格转换的基本原理后，我们用Tensorflow和Android Studio制作了一个风格转换的手机应用。

基本原理

卷积神经网络：卷积神经网络是一种前馈神经网络，它的神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色的表现。需要三个基本元素定义一个基本的卷积网络：卷积层，池化层，输出层。

卷积层：在这一层中，定义一个权值矩阵，用来从图片中提取一定的特征。权值矩阵相当于一个提取图片信息的过滤器。当我们有多个卷积层的时候，初始层往往提取较多的一般特征，随着网络结构变得更深，权值矩阵提取的特征越来越复杂，并且越来越适用于眼前的问题。激活图是卷积层的输出。

池化层：有时候图像过于大，我们需要减少训练参数，所以需要在卷积层引入周期池化，以减少图像空间大小。图像的纵深不变。

输出层：在多层卷积和填充后，我们需要以类的形式输出。卷积和池化层只会提取特征，并减少原始图像带来的参数。然而，为了生成最终的输出，我们需要应用全连接层来生成一个等于我们需要的类的数量的输出。仅仅依靠卷积层是难以达到这个要求的。卷积层可以生成3D激活图，而我们只需要图像是否属于一个特定的类这样的内容。输出层具有类似分类交叉熵的损失函数，用于计算预测误差。一旦前向传播完成，反向传播就会开始更新权重与偏差，以减少误差和损失。

小结：我们将输入图像传递到第一个卷积层中，卷积后以激活图形式输出。图片在卷积层中过滤后的特征会被输出，并传递下去。每个过滤器都会给出不同的特征，以帮助进行正确的类预测。因为我们需要保证图像大小的一致，所以我们使用同样的填充（零填充），否则填充会被使用，因为它可以帮助减少特征的数量。随后加入池化层进一步减少参数的数量。在预测最终提出前，数据会经过多个卷积和池化层的处理。卷积层会帮助提取特征，越深的卷积神经网络会提取越具体的特征，越浅的网络提取越浅显的特征。

如前所述，CNN中的输出层是全连接层，其中来自其他层的输入在这里被平化和发送，以便将输出转换为网络所需的参数。

随后输出层会产生输出，这些信息会互相比较排除错误。损失函数是全连接输出层计算的均方根损失。随后我们会计算梯度错误。错误会进行反向传播，以不断改进过滤器（权重）和偏差值。一个训练周期由单次正向和反向传递完成。

基本步骤

风格转换的基本步骤分为：内容提取、风格提取、内容与风格重建三部分。

实验设计

利用tensorflow里面的demo，在手机上实现图片风格转换的应用。

步骤：

搭建Jave、SDK、NDK环境。

安装Bazel、Tensorflow

编译WORKSPACE文件、APK文件

调用demo，调试手机

向手机安装APK文件

结果

不得不说人工智能发展越来越快，目前来说，机器们不仅仅在体力上，帮助人们“干活”，渐渐的它们还在大举进入人类的艺术世界，慢慢的学习创造力。本次试验，我们可以看到一个软件，将照片按照梵高大师的某种绘画风格转换成为一个艺术品。在当今的电视节目中，我们时常会看到，机器与人类的比拼，这些比拼，渐渐的从知识竞答、棋类博弈中慢慢向创作性比赛转变。

之前我看过一个人工智能系统与人类音乐歌手，比赛歌曲创作。该人工智能系统也是通过神经网络原理进行一些样本的训练，而这些样本是许多经典旧音乐与当下的流行乐。最终的结果，还是以人工智能创作出的歌曲更受评委与观众喜爱胜出。

我还听说过，人工智能创作小说，编辑预告片。仔细想想这些潜质的展现，貌似比之前棋类博弈、知识竞答更让人恐惧。当机器的创造力、审美鉴赏、想象力能与人类相提并论时，会不会是对人类权威的一种威胁呢？但是不少专家说，这种忧天的想法，暂时可以消除，因为截止目前为止我们还是独一无二的。就艺术来说，人类创造艺术是一种表达，而机器只能算是反映。做选择的是人类，而并非机器。

科学让我们以更快的速度奔跑，而慈悲告诫我们奔跑的方向。

人工智能的时代不正像一场革命，在知识迅速迭代、规则不断打破的现在，学习的心态与学习的能力决定了我们的生存，更决定了我们的生活。