这篇博客是对《Deep Feature Interpolation for Image Content Changes》的通俗解读，这篇发表时间较早，但是文章的理念即使在今年2020年来看的话都很有借鉴意义。
文章链接：https://arxiv.org/pdf/1611.05507.pdf
摘要：
文章中提出了DFI（deep feature interpolation）,顾名思义就是对特征进行线性插值来实现复杂的属性转换任务，如：年轻化、老化等等。思路简单，就是通过对提取的图像特征进行插值，甚至提取特征的网络都不用 专门去设计，使用常规的卷积神经网络就能实现，效果还不俗。
介绍
常规的背景介绍，目前的发展现状等等，同时不忘cue一下生成对抗网络（讲道理，这篇文章发表的时候，GAN网络提出也没多长时间），这篇文章中作者另辟蹊径，通过深度空间的线性插值解决其中的大量问题，而且不需要专门的网络结构。
线性插值如何有效？ 在像素空间中，自然图像位于（近似于）非线性流形上。非线性流行时局部欧几里得的，但是整体是弯曲的且非欧几里得的。众所周知，在像素空间的插值会造成重影和伪影（一种背离基础流形的迹象），并且图像类别之间的线性分类器的效果很差。
还有众所周知，深度卷积神经网络在分类任务上表现出色，同时依赖于末端的简单线性层进行分类。由于网络将图像映射到新的表示形式上，在新的表示形式中，图像类别可以线性分离。 同时在足够多的对象识别类上训练的神经网络，可以学习到通用的特征空间，并且可以作为其他类别分类器训练的特征提取器。Bengio假设了卷积将自然图像的流形线性化为一个（全局）深度特征的欧几里得子空间。
也就是基于此，图像编辑任务也变得可行。文章中提出了一个框架，这个框架支撑一个概念，在A属性和非A属性两个类别上，通过在特征空间插值，可以获得A属性的任意状态，进而实现图像编辑的任务，提出了DFI。
DFI使用的条件是图像需要首先对齐，另外两个分类的样本要尽量相似（这块可以类比为:在黑人训练集上获得模型，用白人数据来进行推理，那效果肯定不好的嘛）。DFI特点：简单、快、通用、效果好（这个是文章作者的总结，哈哈哈）。
相关工作
文章[24]和[32]于这篇文章的思想比较相似，类似地使用深度特征空间生成数据驱动的属性转换。但依赖经过专门训练的生成式自动编码器。[33，34]提出了挑战性任务（身份和观点改变）的内容改变模型，但没有证明真实的结果。同期工作[4]通过操纵潜在空间变量来编辑图像内容。但是，此方法受基础生成模型的输出分辨率限制。这篇文章的方法可以在更高的分辨率上运行。[9]通过最小化最大平均差异统计数据的见证功能来编辑图像。 按其方法计算变换后的图像特征所需的内存呈线性增长，DFI消除了此瓶颈。[28]通过反转深度卷积特征表示来恢复视觉图像。 文献[11]展示了如何通过优化重建过程中的特征目标将著名艺术家的艺术风格转换为自然图像。 与其重建图像或转移样式，这篇文章提出不但要编辑现有图像的内容，同时还要保留照片的真实感以及与编辑操作无关的所有内容。
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深度特征插值
以添加胡子属性为例，首先要有两个属性数据集，分别是有胡子St和没有胡子Ss。使用在足够丰富的对象分类任务上进行过训练的预训练卷积网络，如ImageNet上训练的VGG，建立图像——>特征的映射关系。
深度特征插值可以概括为四个步骤：
1、使用卷积神经网络将St和Ss映射到深度特征表示中；
2、计算两个属性特征的平均值，并将差值定义为属性向量（这块应该可以优化）：
3、将测试图像映射到特征空间，沿着属性轴进行移动。
4、通过求解反向映射来重建变换后的输出图像z
前三个步骤都是平淡无奇，这里最想讲的是第四个步骤—反向映射。
DFI的最后一步是将向量反向映射回像素空间，以获得输出图像z。直观点：z是映射到特征空间时对应于
的图像。尽管不存在用于VGG映射的闭式逆函数，但是文章中通过采用【28】的方法获得了彩色图像，并且找到具有梯度下将的z:
其中，是Total Variation正则化器【28】,鼓励相邻像素之间的平滑过渡。
在这里，表示图像z中位置（i,j）的像素。整个实验中，
，
.用标准的爬山算法L-BFGS【26】求解。
实验结果
面部属性修改
无属性修补
改变自由参数