完全让ChatGPT写一个风格迁移的例子，不改动任何代码

⭐️ 前言

小编让ChatGPT写一个风格迁移的例子，注意注意，代码无任何改动，直接运行，输出结果。
在这里插入图片描述
额。。。。这不是风格转换后的结果图。

⭐️ 风格迁移基本原理

风格迁移是一种计算机视觉领域的图像处理技术，它的目标是将一张图像的内容与另一张图像的艺术风格相结合，创造出一张新的图像。这一技术通过深度学习的方法，结合卷积神经网络（CNN）和损失函数，实现了在内容和风格之间进行有效迁移。

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下面详细探讨风格迁移的原理：

1. 内容表示：

内容图像： 风格迁移的源，提供图像的内容信息。
内容表示：使用预训练的卷积神经网络，通常选择网络中的某一层，提取内容图像的特征表示。

2. 风格表示：

风格图像： 风格迁移的目标，提供所需的艺术风格。
风格表示：同样使用卷积神经网络，选择多个层次的特征表示，以捕捉图像的不同尺度和层次的艺术风格。

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5. 优化过程：

通过调整生成图像的像素值，以最小化总体损失函数，来生成最终的风格迁移图像。这通常通过梯度下降等优化算法来实现。

在这里插入图片描述

代码如下：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torchvision import models, transforms
from PIL import Image
import numpy as np

# 加载预训练的VGG模型
def load_vgg_model():
    vgg = models.vgg19(pretrained=True).features
    for param in vgg.parameters():
        param.requires_grad_(False)
    return vgg

# 图像预处理
def load_image(image_path, transform=None, max_size=None, shape=None):
    image = Image.open(image_path).convert('RGB')
    
    if max_size:
        scale = max_size / max(image.size)
        size = tuple(int(x * scale) for x in image.size)
        image = image.resize(size)
    
    if shape:
        image = image.resize(shape)

    if transform:
        image = transform(image).unsqueeze(0)

    return image

# 图像后处理
def convert_image(tensor):
    image = tensor.to("cpu").clone().detach()
    image = image.numpy().squeeze()
    image = image.transpose(1,2,0)
    image = image * np.array((0.229, 0.224, 0.225)) + np.array((0.485, 0.456, 0.406))
    image = image.clip(0, 1)
    
    return image

# 定义风格迁移网络
class StyleTransferNet(nn.Module):
    def __init__(self, content_layers, style_layers):
        super(StyleTransferNet, self).__init__()
        self.vgg = load_vgg_model()
        self.content_layers = content_layers
        self.style_layers = style_layers

    def forward(self, x):
        content_outputs = []
        style_outputs = []
        for i, layer in enumerate(self.vgg):
            x = layer(x)
            if i in self.content_layers:
                content_outputs.append(x)
            if i in self.style_layers:
                style_outputs.append(x)
        return content_outputs, style_outputs

# 损失函数
def content_loss(target, generated):
    return torch.mean((target - generated)**2)

def gram_matrix(tensor):
    _, d, h, w = tensor.size()
    tensor = tensor.view(d, h * w)
    gram = torch.mm(tensor, tensor.t())
    return gram

def style_loss(target, generated):
    target_gram = gram_matrix(target)
    generated_gram = gram_matrix(generated)
    return torch.mean((target_gram - generated_gram)**2)

def total_variation_loss(image):
    return torch.sum(torch.abs(image[:, :, :, :-1] - image[:, :, :, 1:])) + \
           torch.sum(torch.abs(image[:, :, :-1, :] - image[:, :, 1:, :]))

# 风格迁移主函数
def style_transfer(content_path, style_path, output_path, num_steps=10000, content_weight=1, style_weight=1e6, tv_weight=1e-6):
    device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

    content_image = load_image(content_path, transform, max_size=400)
    style_image = load_image(style_path, transform, shape=[content_image.size(2), content_image.size(3)])

    content_image = content_image.to(device)
    style_image = style_image.to(device)

    model = StyleTransferNet(content_layers, style_layers).to(device).eval()

    # 优化器
    optimizer = optim.Adam([content_image.requires_grad_(), style_image.requires_grad_()], lr=0.01)

    for step in range(num_steps):
        optimizer.zero_grad()
        content_outputs, style_outputs = model(content_image)
        
        content_loss_value = 0
        for target, generated in zip(content_outputs, model(content_image)[0]):
            content_loss_value += content_loss(target, generated)

        style_loss_value = 0
        for target, generated in zip(style_outputs, model(style_image)[1]):
            style_loss_value += style_loss(target, generated)

        tv_loss_value = total_variation_loss(content_image)

        total_loss = content_weight * content_loss_value + style_weight * style_loss_value + tv_weight * tv_loss_value
        total_loss.backward()
        optimizer.step()

        if step % 50 == 0 or step == num_steps - 1:
            print(f"Step {step}/{num_steps}, Total Loss: {total_loss.item()}")

    # 保存生成的图像
    output_image = convert_image(content_image)
    Image.fromarray((output_image * 255).astype(np.uint8)).save(output_path)

# 主程序
content_image_path = "./content.jpg"
style_image_path = "./style.jpg"
output_image_path = "./image.jpg"

transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.485, 0.456, 0.406), (0.229, 0.224, 0.225)),
])

content_layers = [21]
style_layers = [0, 5, 10, 19, 28]

style_transfer(content_image_path, style_image_path, output_image_path)