曾幾何時，小學的我們上機課時最喜歡擺弄的就是 word 的藝術字，丑陋的效果並不能阻擋我們在每個角落塞進七彩的字體.......
“七彩”的藝術字
但是時代不同了，我們現在已經有了各種先進的 PS 軟件，我們已經可以做出這樣的藝術字：
各種PS藝術字
我想看到這里，很多人都覺得做一個設計師是多么的不容易，我感覺也是，那么我們能夠更進一步，從而解放設計師的雙手嗎？(我用雙手，成就你的夢想。--LOL blind monk)即我們可以用深度學習的方法設計藝術字，自動生成更加有意思的文字嗎？
答案毫無疑問，必須的必。
我們實際上已經有了 CNN（卷積神經網絡）以及基於其的風格遷移，我們只需要做的是用一張漢字作為原始輸入，用一張對應的圖片作為風格，遷移上去即可。
聽上去真是簡單呢，事不宜遲，我這就打開了 Github，下一個模型開跑，結果如下：
花(風格圖片)
花(遷移的圖片)
看到結果，不禁讓人感到震撼，CNN 網絡學會了從圖片里面剝離出“葉子”和“花朵”兩種語義，並且將原始的圖片中的背景和漢字部分分開，分別進行繪制。最后的效果就是花海中的文字，而文字恰好由葉子構成，唯美的畫面就像大自然的鬼斧神工，處處透露着宇宙的和諧……不行我編不下去了……
最后的結果並不如人意，花顏色太奇怪，葉子黑得蔫了吧唧的，我們還是得深入研究才行。
打開代碼，我們發現代碼中使用了 Keras 提供訓練好的的 VGG19 模型，使用其中的幾層卷積層作為風格損失，還使用最后一層卷積層作為內容損失，結果並不怎么樣。
於是，我們分別實驗了六層卷積層，分別標記為 A-F 層，這些作為風格損失的情況：
VGG19的A-F層卷積層
六層分別作為風格損失的情況
從這些圖片可以看到，卷積網絡確實實在逐層抽象，開始時，層A的卷積核還在尋找顏色，后來，BC 開始尋找由顏色和線條構成的抽象的“花”“葉”的形狀，D、E、F則是逐漸走向識別物體的形狀輪廓，摒棄色彩。從某種意義上，我們補充了 CNN 的可解釋性問題。
這啟發我們要結合色彩與輪廓，形狀與顏色並重地解決問題，於是經過調節 LOSS 函數，測試了各種層的結果如下：
用多層的組合作為風格損失的結果，最后我們選擇了ABC層作為最終結果
進一步地，我們還可以提升效果。加入隨機擾動，加入圖片增強：
加入隨機擾動，平滑效果，以及一系列圖片增強的效果
怎么樣？效果相當漂亮吧？感興趣的可以去我的Github上下載代碼
我們已經添加了一些生成圖片的接口，方便大家使用，此外還提供幾十張風格圖片供您探索，如果覺得有意思的話，請別忘了點一下 Star。
還在等什么？趕緊放開你的想象力！盡情地創造吧！
下面是我們提供的一系列 sytle 圖片的例子，供您欣賞！
項目細節
使用方法很簡單，只需要輸入：
python.exe neural_style_transfer.py 風格圖片所在目錄 輸出文件夾 --chars 花 # 要生成的文字，支持一次輸入多個文字 --pictrue_size 300 # 生成圖片大小 --background_color (0,0,0) # 文字圖片中背景的顏色 --text_color (255,255,255) # 文字圖片中文字的顏色 --iter 50 # 迭代次數，一般50代左右就行 --smooth_times 20 # 文字圖片是否進行模糊化處理 --noise True # 文字圖片是否加入隨機噪聲 --image_enhance True # 生成圖片是否進行增強，包括色度，亮度，銳度增強 --font_name 宋體 # 文字字體，支持宋體，楷體，黑體，仿宋，等線 --reverse_color False # True-黑紙白字，False-白紙黑字，默認白紙黑字
一些說明
神經網絡基於 Keras 官方的風格遷移的例子，經過一定的調整 loss 函數和調參后得到最適合於藝術風格字體的代碼。調整包括：
1. 加入生成文字圖片的方法，以及提供一系列圖片生成相關接口，便於您第一時間修改結果；
2. 修改了 loss 函數，經過大量實驗，確定使用 Keras 提供的 VGG19 網絡的'block1_conv1','block2_conv1','block3_conv1'三層作為風格損失，去除內容損失；
3. 加入一些圖片的增強方法，使得結果更加色彩豐富；
4. 在 style 文件夾下提供了一系列圖片供您探索；
5.如果出現h5py的錯誤，那么請更新安裝即可，即為：pip install --upgrade h5py
項目運行的命令截圖：
項目開始
運行中
運行結果
