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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