A336-使用django和vue实现vgg图像风格迁移识别系统

A336-使用django和vue实现vgg图像风格迁移识别系统

导出时间：2025/11/24 14:05:59

【购买前必看】

1、关于我们

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2、关于项目

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1 系统介绍

放入一张图片生成另一种图片的风格，用 vgg19大模型生成就行(github上可以找到生成好的)，但要求有系统，系统和大模型链接，要有注册和登录界面，用户登录后，自己选择图片，在已有的图形库里选择想要的风格，实现生成图像的风格迁移，如果用户喜欢，需要有数据库存储下喜欢的这张图片。
利用的技术:Python(pytorch，numpy)前端vue后端django，数据库用mysql

1 系统介绍

本系统是一款在线图像风格迁移平台，允许用户上传一张内容图片，选择预置的风格图片（图形库），并借助预训练的 VGG19 大模型完成风格迁移，生成融合了艺术风格的新图像。用户在注册并登录后，可随时查看、下载、收藏自己喜欢的迁移结果。
  1. 核心功能
  2. 用户管理
    • 注册、登录、修改密码、角色权限管理
    • 用户列表分页查询、新增、删除等后台管理接口
  3. 风格迁移
    • 用户上传内容图（user_image），从样式库中选取风格图（style_image）
    • 后端调用 get_model_result 接口执行迭代优化（LBFGS），借助 VGG19 提取内容与风格特征，生成风格化图像
    • 输出结果保存并返回前端路径，前端可实时展示
  4. 收藏管理
    • 用户可将迁移结果“收藏”到数据库（favorite 表），记录用户名、风格图、结果图及收藏日期
    • 提供查询接口，支持前端取出所有或指定用户的收藏列表
  5. 系统架构
pgsql
复制编辑
┌───────────────┐ HTTP/JSON ┌────────────────────┐ │ 前端 Vue.js ├─────────────────────▶│ Django REST 后端 │ │ (上传/展示/收藏)│ │ — API 接口层 │ └───────────────┘ │ — 风格迁移逻辑 │ │ — 用户/收藏管理 │ └────────┬───────────┘ │SQLAlchemy ▼ ┌──────────────────┐ │ MySQL 数据库 │ │ (user, favorite)│ └──────────────────┘
  • 前端：Vue.js 实现注册登录、图片上传、样式库选择、展示与收藏。
  • 后端：Django + SQLAlchemy 负责业务逻辑和持久化。
  • 深度学习模型：PyTorch 载入预训练 vgg19.features，在指定卷积层插入内容损失和风格损失计算模块，使用 LBFGS 优化输入图像像素。
  • 存储：用户表、收藏表均存于 MySQL，通过 SQLAlchemy 池化连接，高并发安全可靠。
  1. 技术选型
  • 后端框架：Django
  • ORM/数据库连接：SQLAlchemy + PyMySQL
  • 深度学习：PyTorch、torchvision
  • 图像处理：Pillow、matplotlib（可选可视化）
  • 前端：Vue.js
  • 数据库：MySQL (utf8mb4)
  1. 主要 API 接口

以上即系统的整体介绍，涵盖了功能、架构及技术栈等要点，可供项目文档、技术方案书或团队开发手册中直接引用。 若需进一步补充时序图、数据库 ER 图或性能指标测试，可在此基础上拓展。

2 模型介绍

本系统基于 Gatys 等人在 2015 年提出的经典 Neural Style Transfer 方法，利用预训练的 VGG19 网络提取图像内容和风格特征，并通过迭代优化一张输入图像，使其同时保留内容图像的结构与风格图像的艺术风格。
  • 输入：
    • content_img：内容图片
    • style_img：风格图片
  • 输出：
    • 一张与内容图像同尺寸、融合了风格图像纹理的图像
  1. 运行环境与依赖
  • Python ≥ 3.7
  • PyTorch ≥ 1.7
  • torchvision
  • Pillow
  • matplotlib（可选，用于可视化）
安装示例：
pip install torch torchvision pillow matplotlib
  1. 参数配置
IMAGE_SIZE = 512 # 输入/输出图像的边长 LEARNING_RATE = 0.03 # LBFGS 优化器学习率 NUM_STEPS = 300 # 优化迭代次数 STYLE_WEIGHT = 1e6 # 风格损失权重 CONTENT_WEIGHT = 1 # 内容损失权重
  • STYLE_WEIGHT / CONTENT_WEIGHT：调节风格与内容的平衡，通常风格权重大于内容权重。
  1. 图像预处理与后处理

4.1 image_loader

  • 功能：读取图像、缩放到 IMAGE_SIZE×IMAGE_SIZE、归一化到 [0,1]，并添加批次维度，返回形状 (1,3,H,W) 的张量。
  • 实现： 
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((IMAGE_SIZE, IMAGE_SIZE)),
    transforms.ToTensor()
])

4.2 tensor_to_image

  • 功能：将网络输出张量反转换为 PIL 图像，方便保存与展示。
  1. 模型结构

5.1 标准化层 Normalization

  • 作用：对输入图像做 ImageNet 均值/方差标准化，以匹配预训练 VGG 的训练时分布。
  • 公式： x^=x−μσ\hat x = \frac{x - \mu}{\sigma}x^=σx−μ
  • 实现：将均值[0.485,0.456,0.406]、方差[0.229,0.224,0.225]广播后用于归一化。

5.2 损失模块

5.2.1 内容损失 ContentLoss

  • 目标：保持生成图像在指定中层（如 conv_4）的特征与内容图像一致。
  • 计算：Lcontent=∥Fℓ(Igen)−Fℓ(Icontent)∥22\mathcal{L}_{\text{content}} = \|F_{\ell}(I_{\text{gen}}) - F_{\ell}(I_{\text{content}})\|^2_2Lcontent=∥Fℓ(Igen)−Fℓ(Icontent)∥22

5.2.2 风格损失 StyleLoss

  • 目标：保持生成图像与风格图像的 Gram 矩阵一致，捕捉纹理统计信息。
  • Gram 矩阵：
  • Gij=∑kFikFjk G_{ij} = \sum_{k} F_{ik} F_{jk}Gij=k∑FikFjk
  • 计算：Lstyle=∥G(F(Igen))−G(F(Istyle))∥22\mathcal{L}_{\text{style}} = \|G(F(I_{\text{gen}})) - G(F(I_{\text{style}}))\|^2_2Lstyle=∥G(F(Igen))−G(F(Istyle))∥22
  1. 构建特征提取 + 损失网络
函数 get_style_model_and_losses 实现了以下功能：
加载预训练 VGG19（仅 features 部分），并深拷贝以免修改原模型。
依次遍历 VGG 层，向 nn.Sequential 中添加：
标准化层
每个卷积、ReLU、Pooling、BN 等层
在指定的层后插入 ContentLoss／StyleLoss
截断网络：只保留到最后一个损失层，减少计算开销。
输出：
model：可前向传播并自动计算损失的 Sequential
style_losses、content_losses：用于在优化过程中累计并读取损失值的模块列表
风格迁移主流程
函数 run_style_transfer：
模型搭建
将输入图像（input_img，通常为内容图复制或随机噪声）设置为需优化参数：
python
复制编辑
input_img.requires_grad_(True)
冻结模型权重，仅优化图像像素：
python
复制编辑
model.requires_grad_(False)
使用 LBFGS 优化器，每次迭代通过闭包 closure：
前向：计算所有风格损失与内容损失
加权求和：loss = style_weight * style_score + content_weight * content_score
反向：loss.backward()
每 50 步打印一次中间损失，以监控收敛状态
优化完成后，对像素值进行裁剪 [0,1]，并返回最终图像张量
封装与调用
函数 get_model_result 集成了整个流程：
加载内容与风格图，并断言尺寸一致
构造初始图像
加载预训练 VGG19
调用 run_style_transfer
将输出张量转为 PIL 图像并保存
（可选）显示结果
get_model_result( CONTENT_IMG_PATH="path/to/content.jpg", STYLE_IMG_PATH="path/to/style.jpg", OUTPUT_IMG_PATH="path/to/output.jpg" )
自定义与扩展建议
选层策略：可修改 style_layers_default 与 content_layers_default，选用不同层次提取不同风格粒度。
初始化方式：input_img 除复制内容图外，还可使用噪声图。
优化器与超参：尝试 Adam，或调整 LEARNING_RATE/NUM_STEPS 平衡速度与质量。
多尺度风格迁移：分阶段逐步增大分辨率，可获得更细腻效果。