CoralStyle CLIP 技术浅析（二）：风格特性提取
1. 风格特性提取概述风格特性提取的目标是从图像中提取出能够反映其风格（如色彩、纹理、光影等）的特性表示。CoralStyleCLIP 通过以下三个主要步调实现这一目标：
1.特性图提取（Feature Map Extraction）
2.Gram 矩阵计算（Gram Matrix Computation）
3.风格特性编码（Style Feature Encoding）
2. 特性图提取（Feature Map Extraction）
2.1. 根本原理
特性图提取是风格特性提取的第一步，其目的是从输入图像中提取多条理的特性表示。这些特性图包含了图像的局部和全局信息，是后续风格特性计算的底子。
2.2. 具体实现
在 CoralStyleCLIP 中，特性图提取通常利用预训练的卷积神经网络（CNN）作为骨干网络，如 VGG-19 或 ResNet-50。这些网络已经在大规模图像数据集（如 ImageNet）上进行了预训练，能够有效地提取图像的多条理特性。
2.2.1. VGG-19 网络
假设我们利用 VGG-19
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