也许在某个时刻，你想将图像转换成水彩画、油画等多种艺术风格，可自定义风格图像进行风格转移，“图像风格化”就可以让你梦想成真。人工智能应用场景日益丰富，快联科技为助力AI快速落地，“AI购”集合了很多火热的AI技术。
图1图像风格化观看图像风格化处理过的图片，我们可以感受到图像风格化赋予了AI绘画更多可选择的新艺术气息。在AI购中，也有很多关于绘画的技法，比如图像风格化、人物动画等，可以将图像转换成水彩画、油画等艺术风格来体验AI绘画。
这个功能是我们期待已久的吗？但我们不是天生的艺术生。怎样才能让我的风景照有艺术感，或者把照片变成素描或者漫画？你可能觉得网上已经有很多类似的米托软件可以直接生成了，但是如果这些图像处理方法中没有喜欢的风格呢？这个时候，DIY图像建模技术可以帮助我们。
图2图像风格化在非真实感图像领域，图像艺术可以分为三种方法：
基于笔画的渲染方法：即从样式图片中学习笔画信息，但这种方法不能简单地推广到其他样式，因此使用受到很大限制。
基于图像类比的方法：需要多对原始图像和风格结果图像。
图像滤波法：速度快，能满足行业需求，但这种方法过于简单，做复杂的风格迁移。
而现在的图像风格化方法已经克服了上述问题，可以提供“一键生成工具”，让你在不掌握专业图像处理技术的情况下，也能快速创建出想要的图像效果。
近年来，人工智能发展迅速，深度学习成为研究热点之一。随着深度学习在图像处理领域的发展，一种基于深度学习的快速图像风格化应运而生。这种图像风格化方法大大提高了图像生成的速度，使生成的图像具有更好的视觉效果。
“AI购”集合了目前最热门的人工智能技术，如声纹技术、图像技术、语音技术、视频技术等。，可以体验各种场景下的AI技术。在AI购中体验AI绘画后，我们不难看出，AI是基于关键词的风格和内容的再创造。从AI语音、虚拟人，到几年前的AI绘画，AI的进化速度相当惊人。
基于CNN的图像风格化
风格化图像迁移领域的先驱Gatys首先发表了一篇NIPS，提出了一种新的基于CNN的纹理建模方法——使用常规神经网络的纹理合成。得到的Gram矩阵用于表示图像的纹理信息，并在年被CNN风格化。
本文的关键发现是，卷积神经网络中风格和内容的表达是可以分离的，不同层次表达的信息是不同的(上层代表内容信息，下层代表风格信息)。
图3CNN不同层次提取特征示意图Gatys将原始图片、风格图片和初始化图片输入卷积神经网络，在卷积层计算初始化图片和原始图片的内容差异和风格差异，并用损失函数表示。通过误差反向传播，初始化图像通过梯度下降进行更新，直到产生满意的结果。但是这种方式耗时太长，无法满足产品落地的需求。
年，人工智能领域的杰出女性学者李菲菲提出了一种快速风格化方法。她的工作的一个突破是生成图片的时间大大缩短了。在GPU上生成一张图片只需要十分之几秒！“AI购”里很多技术都很厉害，每个人都可以体验。美术生可能需要几年的时间来打磨自己的绘画技巧，但AI仅通过数据学习就可以临摹无数的画作。可以说，没有任何一个人类仅仅通过不断学习这个条件就能碾压AI。
基于GAN的图像风格化
GAN包含两部分，一个判别器和一个生成器。生成器的目的是学习真实的数据分布，产生与真实数据分布接近的样本；判别器的目的是判别输入数据是来自真实数据还是来自生成器。通过不断优化生成器和判别器，使两者结果都达到最优。
图4GAN算法框架CycleGAN的结构：它不仅可以完成图像风格之间的转换，比如将照片变成艺术画，还可以进行图片季节迁移、夏天变冬天、物种迁移、斑马变马等。
图5CycleGan生成结果示意图图像风格化的应用场景
当然，现在形象风格化的工作已经不仅仅局限于艺术形象，还有下面的扩展应用：语义风格转移，涂鸦变成油画，肖像风格转换，样品上色等，工业界还有一些落地的产品。欢迎在AI购上体验快联科技产品，感受图像风格化的魅力。也希望在快联科技AI购的帮助下，AI未来能给人类带来更多的惊喜和便利。