CoralStyle CLIP 技术浅析（二）：风格特征提取
1. 风格特征提取概述
风格特征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）的特征表示。CoralStyleCLIP 通过以下三个主要步骤实现这一目标：
1.特征图提取（Feature Map Extraction）
2.Gram 矩阵计算（Gram Matrix Computation）
3.风格特征编码（Style Feature Encoding）
2. 特征图提取（Feature Map Extraction）
2.1. 基本原理
特征图提取是风格特征提取的第一步，其目的是从输入图像中提取多层次的特征表示。这些特征图包含了图像的局部和全局信息，是后续风格特征计算的基础。
2.2. 具体实现
在 CoralStyleCLIP 中，特征图提取通常使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层次特征。
2.2.1. VGG-19 网络
假设我们使用 VGG-19