图像风格化是近几十年来研究的一种图像处理技术，本文旨在展示一种高效新颖的风格注意力网络（SANet）方法，在平衡全局和局部风格模式的同时，保留内容结构，合成高质量的风格化图像。

风格迁移机制概述

有没有想象过如果由杰出的艺术家来制作照片，照片看起来会怎样？任意风格迁移通过将内容图像（目标图像）与风格图像（其纹理即画笔描边，角度几何形状，图案，颜色过渡等需要绘制到内容图像的图像）混合，从而将其变为现实，以生成第三幅从未见过的图像。

新颖的SANet风格迁移方法

任意风格迁移的最终目标是实现概括性，并保持质量和效率。

在平衡全局和局部风格模式以及由于以下原因而保留内容结构：

使用学习的相似性内核而不是固定的内核使用基于软注意力的网络代替硬注意力进行风格装饰在训练过程中避免失去特征，以保持内容结构而又不损失风格的丰富性使用SANet进行任意风格迁移的构建块

整个风格迁移机制可以总结如下：

让我们逐步了解整个体系结构，最后获得全方位的概览。

全面的SANet架构

让我们尝试解开整个架构，以更好地了解：

编码器解码器模块风格注意力模块损失函数的计算编码器-解码器模块

解决风格迁移问题的最重要步骤是编码器-解码器机制。预训练的VGG-19网络对一个图像进行编码，形成一个表示形式，然后传递给解码器，该解码器尝试将原始输入图像重新构造回去。

风格注意力模块

SANet体系结构将来自VGG-19编码器的内容和风格图像的输入作为特征图，并对其进行规范化后，转换为特征空间，以计算内容和风格特征图之间的关注度。

损失函数的计算

预训练的VGG-19用于计算损失函数，以便按以下方式训练解码器：

完整的损失计算公式

关于内容和风格损失计算的一个构想：

SANet中内容和风格损失组件的计算概述

特征损失的计算

由于具有新颖的特征损失功能，SANet体系结构能够保留内容结构并丰富样式模式。

SANet中特征损失计算的概述

计算相同输入图像在没有任何风格空白的情况下的损失，使得特征损失同时实现内容结构和风格特征的维护。

结论与结果

实验显然表明，使用SANet进行风格迁移所获得的结果将解析各种风格，

例如全局颜色分布，纹理和局部风格，同时保持内容的结构。同样，SANet在区分内容结构和与每个语义内容相对应的迁移风格方面也很有用。因此可以推断出，SANet不仅在保持内容结构方面很有效，而且在保留风格结构特征方面也很有效，并且可以轻松地融合风格特征，从而丰富了全局风格和局部风格统计信息。