圖片風(fēng)格轉(zhuǎn)換最早進(jìn)入人們的視野，估計就是Prisma這款來自俄羅斯的網(wǎng)紅App。他利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（多層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）將圖片轉(zhuǎn)換成為特定風(fēng)格藝術(shù)照片。利用圖片風(fēng)格轉(zhuǎn)換算法，我們可以將一個圖片放入以及訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行預(yù)測結(jié)果得到風(fēng)格迥異，獨具特色的圖片。隨著iOS11蘋果推出了CoreML，我們可以很輕松將訓(xùn)練好的這些風(fēng)格轉(zhuǎn)換模型轉(zhuǎn)換成為蘋果的CoreML Model，并使用這個模型來進(jìn)行圖片風(fēng)格轉(zhuǎn)換。

　　圖片風(fēng)格轉(zhuǎn)換 @Prisma

　　2. 圖片風(fēng)格轉(zhuǎn)換算法介紹

　　2015年，德國科學(xué)家 Gatys等人發(fā)表一篇名為《A Neural Algorithm of Artistic Style》的論文，打開了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像藝術(shù)創(chuàng)作的大門。作者利用VGG16模型對一張原圖（Content Image）和一張風(fēng)格圖（Style Image）分別進(jìn)行圖像特征提取。通過利用對兩種特征構(gòu)造損失函數(shù)，對一張初始化圖片進(jìn)行損失值計算并反饋重繪圖像得到生成圖（Generated Image）。但是這個算法每一次生成一張圖片都需要進(jìn)行一次網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，需要耗費(fèi)的時間比較長。斯坦福大學(xué)的Johnson［6］等人提出了快速風(fēng)格轉(zhuǎn)移算法，訓(xùn)練一個網(wǎng)絡(luò)，對于任意一張圖片都可以轉(zhuǎn)換成為網(wǎng)絡(luò)對應(yīng)的風(fēng)格?？焖俎D(zhuǎn)移算法包含兩個網(wǎng)絡(luò)。一個為圖片轉(zhuǎn)換網(wǎng)絡(luò)（Image Transform Network），一個為損失網(wǎng)絡(luò)（Loss Network）。在訓(xùn)練階段利用大量圖片用兩個網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練得到模型，在輸出階段套用模型將結(jié)果進(jìn)行輸出得到生成圖。他們得出的網(wǎng)絡(luò)相對Gatys的模型得到生成圖的速度快上三個數(shù)量級。我們在iPhone上進(jìn)行圖片風(fēng)格轉(zhuǎn)換的時候可以使用Johnson的方法快速的生成風(fēng)格圖片，當(dāng)然使用Gatys的方式也是可以的，但是在生成圖片的時候會消耗更多的時候。