林連坤 謝澤毅

【摘要】? ? 為了讓用戶能夠方便的制作和處理含有藝術(shù)風(fēng)格的圖像，本文使用基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的快速風(fēng)格遷移，和基于 JavaEE 搭建了一個(gè)線上的圖像風(fēng)格遷移網(wǎng)站。網(wǎng)站采用MVC的架構(gòu)模式設(shè)計(jì)，前端為 Bootstrap + Layui 框架，后端為 SSM 框架。

【關(guān)鍵詞】? ? 快速風(fēng)格遷移? ? JavaEE? ? 風(fēng)格遷移網(wǎng)站? ? SSM框架

引言：

繪畫是藝術(shù)創(chuàng)作重要的視覺(jué)表現(xiàn)形式之一，而繪畫風(fēng)格可以用于表現(xiàn)繪畫的文化創(chuàng)作背景和藝術(shù)特征，是各門類藝術(shù)繪畫派系最直接的特征表現(xiàn)。在現(xiàn)代，人工智能也已經(jīng)能理解“藝術(shù)”了。例如風(fēng)格遷移，它可以提取圖片的風(fēng)格，將另一張圖片重繪為一張含有藝術(shù)風(fēng)格的新圖片。

例如下面圖1所示：圖1（a）是名畫《神奈川沖浪里》，圖1（b）是一副風(fēng)景畫，而圖1（c）是通過(guò)風(fēng)格遷移之后得到的新圖像，既包含圖1（a）的樣式風(fēng)格，又包含圖1（b）的圖像內(nèi)容。[1]

隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)不斷地發(fā)展，會(huì)帶來(lái)更多圖像處理的技術(shù)。此時(shí)，圖像處理的網(wǎng)站勢(shì)必會(huì)為社會(huì)不同人群的生活帶來(lái)更多的便利與多彩。為了有效的為用戶帶來(lái)便利，圖像風(fēng)格遷移網(wǎng)站致力于使用人工智能來(lái)對(duì)圖片進(jìn)行處理。同時(shí)，提供一個(gè)網(wǎng)站來(lái)讓更多人進(jìn)行藝術(shù)照片方面的探討和交流。網(wǎng)站核心是讓用戶能夠方便的處理和制作圖像，同時(shí)也要能增加了用戶之間的互動(dòng)。

一、技術(shù)背景

1.1快速風(fēng)格遷移

風(fēng)格遷移中，根據(jù)內(nèi)容圖像和風(fēng)格圖像對(duì)風(fēng)格化圖像進(jìn)行優(yōu)化，使 loss 值最優(yōu)。此處的梯度下降方法通過(guò)調(diào)整輸入圖像來(lái)達(dá)到loss值最小，屬于網(wǎng)絡(luò)參數(shù)不變、根據(jù)調(diào)整輸入進(jìn)行下降。每生成一張圖像都要經(jīng)過(guò)一個(gè)n次的迭代，相當(dāng)于訓(xùn)練一個(gè)模型，需要較多的CPU資源和計(jì)算時(shí)間。

雖然基于圖像迭代的方式，風(fēng)格化圖像的融合效果較優(yōu)，但是考慮到服務(wù)器性能一般，而且等待時(shí)間過(guò)長(zhǎng)容易給用戶帶來(lái)不好的體驗(yàn)。所以選擇基于模型迭代的圖像風(fēng)格遷移的方法，該方法又稱“快速風(fēng)格遷移”。

快速風(fēng)格遷移使用了大量的圖像來(lái)訓(xùn)練可生成風(fēng)格化圖像的生成模型，訓(xùn)練完成后即可使用此模型對(duì)圖像進(jìn)行風(fēng)格遷移只需要幾秒鐘的時(shí)間，很大程度上解決了圖像風(fēng)格遷移的計(jì)算效率低下的問(wèn)題，并且可以與基于圖像迭代的方法進(jìn)行組合[1]。這就是快速風(fēng)格遷移的特別之處，其結(jié)構(gòu)圖如圖2所示。

二、應(yīng)用的系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

本系統(tǒng)主要是實(shí)現(xiàn)了對(duì)用戶上傳的圖片進(jìn)行風(fēng)格遷移化的功能，具體風(fēng)格遷移網(wǎng)站和后臺(tái)管理系統(tǒng)。系統(tǒng)的主要功能包括圖像風(fēng)格化處理、用戶和圖像信息管理、用戶進(jìn)行互動(dòng)的功能，包括留言評(píng)論、發(fā)布動(dòng)態(tài)等。

用戶首次使用，需要先在網(wǎng)站注冊(cè)一個(gè)賬號(hào)，接著使用該賬號(hào)登錄后，可以查看到其它用戶的作品、動(dòng)態(tài)、點(diǎn)贊、留言信息等，當(dāng)然也可以進(jìn)行動(dòng)態(tài)發(fā)布、作品點(diǎn)贊、作品留言等操作，同時(shí)，用戶需要制作圖片時(shí)，只需進(jìn)入到制作圖片頁(yè)面后，將圖片上傳后，選擇一個(gè)濾鏡，在點(diǎn)擊制作后，后臺(tái)會(huì)調(diào)用該濾鏡對(duì)應(yīng)的訓(xùn)練模型，用該模型對(duì)圖片進(jìn)行訓(xùn)練，然后等待一段時(shí)間訓(xùn)練完成后用戶就可以在制作列表中看到風(fēng)格化處理后的圖像，此時(shí)用戶可以選擇發(fā)布該圖像作為作品分享給其他人，也可以在該頁(yè)面刪除該作品。后臺(tái)管理主要是針對(duì)圖片信息管理，用戶管理，動(dòng)態(tài)信息管理。

2.1系統(tǒng)架構(gòu)

基于 JavaEE 的圖像風(fēng)格遷移網(wǎng)站采用MVC的架構(gòu)模式設(shè)計(jì)。網(wǎng)站前端使用了 Bootstrap 和 Layui 前端UI框架，后端采用的是 SSM 框架[3]，網(wǎng)頁(yè)的前臺(tái)設(shè)計(jì)主要功能是給用戶提供制作圖像的制作平臺(tái)，同時(shí)通過(guò)互動(dòng)功能讓用戶和用戶之間能更好的分享圖像風(fēng)格遷移的樂(lè)趣。即包括了留言板、動(dòng)態(tài)、作品信息查看、用戶主頁(yè)空間等，在對(duì)圖片處理用的是tensorflow框架。

具體的系統(tǒng)功能架構(gòu)如圖3所示。

用戶制作一張圖像風(fēng)格遷移的流程為：

1.用戶進(jìn)入制作圖片頁(yè)面，上傳需要進(jìn)行風(fēng)格遷移化的原圖，再選擇一個(gè)濾鏡后，點(diǎn)擊制作圖像

2.點(diǎn)擊后通過(guò)本地Cookie上的賬號(hào)密碼驗(yàn)證用戶登錄信息是否正確，當(dāng)用戶信息正確時(shí)，將用戶信息以及上傳的圖片和選擇的濾鏡發(fā)送給服務(wù)器，將圖片保存到服務(wù)器中，并將該系列對(duì)應(yīng)的信息傳入MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)，同時(shí)將原圖再進(jìn)行了低質(zhì)量圖片和水印圖片的存儲(chǔ)，節(jié)約用戶在網(wǎng)站上的流量以及加快了用戶尋找自己想要的作品速度，水印圖片是為了讓用戶發(fā)布的作品被直接進(jìn)行盜取。

3.用戶在點(diǎn)擊制作圖像后自動(dòng)進(jìn)入制作列表中，制作列表顯示正在制作的圖像和已經(jīng)完成的圖像，并在制作未制作完成時(shí)，即查詢圖片路徑上的圖片不存在時(shí)，設(shè)置一張默認(rèn)的圖像提示用戶圖像正在制作中，請(qǐng)等待。等待過(guò)程中，服務(wù)器將該上傳的圖片以及濾鏡獲取，此時(shí)開(kāi)啟一個(gè)線程調(diào)用Python腳本對(duì)圖像進(jìn)行風(fēng)格化處理，在調(diào)用Python程序處理過(guò)程中，因?yàn)閳D像過(guò)大會(huì)導(dǎo)致程序的時(shí)間變長(zhǎng)，所以第一步對(duì)內(nèi)容圖像進(jìn)行縮放等處理;第二步獲取用戶選定的風(fēng)格圖像具體路徑;第三步讀入內(nèi)容圖像和風(fēng)格圖像后開(kāi)始調(diào)用Python程序進(jìn)行圖像的風(fēng)格遷移;最后將生成的圖像按指定名稱保存到指定的本地位置。當(dāng)處理完成后，Python腳本已經(jīng)在服務(wù)器中生成風(fēng)格遷移化的圖片，在用戶重新刷新頁(yè)面，由于當(dāng)前地址有圖像存在，即可顯示圖像，用戶即可獲得一張已經(jīng)風(fēng)格遷移化后的圖像。

4.完成圖像制作后，制作后的圖像也會(huì)顯示在制作列表中，當(dāng)用戶需要發(fā)布時(shí)可以選擇發(fā)布來(lái)對(duì)圖像的名稱、描述等信息的編寫，編寫完成后點(diǎn)擊發(fā)布，會(huì)再次將該風(fēng)格化圖像生成低質(zhì)量圖片和水印圖片。也可以通過(guò)刪除某一圖像來(lái)管理制作列表。

三、結(jié)束語(yǔ)

過(guò)去幾年來(lái)，風(fēng)格遷移已經(jīng)持續(xù)成長(zhǎng)為了一個(gè)蓬勃發(fā)展的研究領(lǐng)域。不過(guò)目前雖然已經(jīng)有了成功的應(yīng)用案例，但是距離廣泛的商業(yè)應(yīng)用還有較大的距離，且國(guó)內(nèi)圖片風(fēng)格遷移網(wǎng)站較少，所以此網(wǎng)站可以作為藝術(shù)創(chuàng)作和社交的工具，具有重要意義和廣闊前景。

參? 考? 文? 獻(xiàn)

[1] 楊晨，劉立波.基于VGG網(wǎng)絡(luò)的圖像風(fēng)格遷移Android應(yīng)用[J].福建電腦，2019，35（03）：51-53.

[2]陳淑環(huán)，韋玉科，徐樂(lè)，董曉華，溫坤哲.基于深度學(xué)習(xí)的圖像風(fēng)格遷移研究綜述[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究，2019，36（08）：2250-2255.

[3]王梓，夏凱.基于SSM框架的水質(zhì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)研究[J].計(jì)算機(jī)時(shí)代，2018（07）：25-27+31.