预期方案及成果

本研究致力于基于深度学习的图像风格迁移算法探究。整个研究进程包括以下关键步骤：①构建图像内容数据集与图像风格数据集；②设计基于深度学习的网络模型并进行训练；③模型评估与优化。

在数据集构建环节，遵循严格的采样策略与标准流程，以确保数据的高质量、代表性及有效性。针对图像风格训练集的构建，选取WikiArt维基艺术数据集作为源数据集，为保障每个艺术流派数据的充足性与均衡性，对15个艺术流派各抽取600张图像，以此共同组成风格多样的图像风格训练集。另外，从WikiArt数据集¹中随机抽取900张涵盖不同艺术流派的图像，构建独立的测试集。在图像内容训练集与测试集的构建方面，选取ImageNet数据集²，从海量图像中选择10000张能够广泛覆盖各类常见物体、场景及视觉元素的图像，以此作为图像内容训练集。此外，再从ImageNet数据集中选取2000张图像构建专门的测试集。最后，对收集到的图像进行预处理操作，包括调整图像大小、裁剪、归一化等，使图像符合模型输入的要求。

在图像风格迁移模型训练环节，使用无监督图像转换模型CycleGAN，搭建生成器和判别器，即将图像从原风格转换到目标风格的生成器G_X→Y、目标风格到原风格的生成器G_Y→X、判断图像是否属于原风格的判别器D_X和判断图像是否属于目标风格的判别器D_Y。基于CycleGAN网络，通过模型压缩技术和高效的网络架构设计，针对生成器和判别器进行网络设计，如使用U-Net网络代替原生成器的编码器-解码器网络，对模型内部冗余信息进行剔除，在保证风格迁移效果的前提下，大幅减少模型参数和计算量，提高模型的运行效率和部署可行性；判别器方面，综合考虑全局判别器以及多种局部判别器，以增强对局部区域的处理效果。在确定模型结构后，使用训练数据集对模型进行迭代训练，在每次迭代中，分别计算生成器和判别器的损失，并根据损失函数的梯度更新模型的参数。

在图像风格迁移评估与优化环节，使用客观评估指标结构相似性指数SSIM，该指标凭借其对图像结构信息保留程度的精准量化特性，能够为风格迁移效果评估提供可靠的结构维度参照；另一方面，积极尝试引入更多综合性评估指标，力求从多个维度、不同视角对图像风格迁移效果进行精准评估，从而为模型的持续优化与迭代升级提供坚实依据。

综上所述，此研究为基于深度学习的图像风格迁移算法研究，通过构建风格数据集和内容数据集、构建深度学习模型并训练和模型评估与优化三个步骤，实现新风格图像的生成。