想用FPGA做‘实时视频风格迁移’的毕设，有哪些轻量化的神经网络模型和硬件加速方案可以参考？

针对你的问题，从“选择建议”角度聊聊。

神经网络模型选择，有两条路：一是选为移动端设计的通用轻量网络（MobileNet, ShuffleNet）作为特征提取器，后面接简单的风格转换层。二是直接寻找为风格迁移任务专门设计的轻量网络，这类网络结构可能更不规则，但任务性能可能更好。我建议你先走第一条路，因为结构规整，工具链支持好，更容易成功。

硬件加速方案选择，取决于你的FPGA平台和你的技能树。
如果用的是Xilinx Zynq MPSoC这类高性能平台，且实验室支持，首选Vitis AI和DPU方案，这是最“工程化”的路径。
如果用的是中低端FPGA，或者你想深入硬件设计，可以考虑用HLS（高层次综合）编写卷积加速器，或者用Verilog/VHDL实现一个定制化的数据流架构。这条路更硬核，工作量更大，但更灵活。

软硬件协同框架，现成的就是各大厂商提供的“软硬件协同开发平台”，如Xilinx的Vitis（包含Vivado, Vitis HLS, Vitis AI）和Intel的Quartus Prime + OpenVINO。它们提供了从视频IO、预处理、AI推理到后处理的完整库和IP，能极大加速开发。强烈建议你以官方文档和示例为中心进行开发。

最后提醒，实时性指标要明确，是30fps还是60fps？分辨率是多少？这直接决定了模型和硬件设计的复杂度。先从低分辨率低帧率的目标开始验证。

简单直接说几个点。

轻量模型：去arXiv搜“real-time style transfer FPGA”，能找到一些最新的论文，他们提出的模型都是考虑硬件实现的。另外，可以看看有没有人将Google的MobileNet-based Fast Style Transfer移植到FPGA上。

硬件方案：如果学校板子资源很有限（比如只有Artix-7），可能跑不动完整的网络。那就考虑做“系统级”的轻量化——降低视频分辨率（比如720p降到480p），或者只对画面中的部分区域进行风格化，这样模型可以更小。

参考设计：Xilinx的官方网站有个“Xilinx Model Zoo”和“Vitis AI Gallery”，里面有一些图像风格迁移的示例项目，提供了从模型到部署的代码。虽然可能不完全符合你的需求，但是极好的起点。

开发建议：先别想着从零造轮子。用现有的高层次工具（如Vitis AI, HLS）把功能跑通，满足毕设要求。有余力再去深究硬件加速器的细节。时间管理很重要。

需求是实时视频风格迁移，难点在于模型和流水线。

给你一个具体的思路步骤：
1. 模型选择与训练：在PyTorch里找一个公开的快速风格迁移代码（比如来自PyTorch官方教程）。把里面的VGG骨干网络替换成MobileNetV2或ShuffleNet。在COCO数据集上重新训练，目标风格可以选1-2种。训练好后，进行动态量化（INT8），并导出为ONNX格式。
2. 模型部署与加速：使用Xilinx Vitis AI。用vai_q工具对ONNX模型进行量化校准，再用vai_c工具将模型编译成能在DPU上运行的xmodel文件。DPU的配置可以选择一个轻量级的，如DPUCZDX8G。
3. 系统搭建：在Vivado里，创建一个Block Design。添加Zynq处理器、Video Processing Subsystem（用于HDMI输入输出）、DPU IP核、以及DMA控制器。将它们用AXI总线互联，并连接好视频流和数据流的中断。
4. 软件开发：在Vitis IDE里，编写应用代码。用OpenCV或Vitis Vision库的API捕获视频帧，通过DPU驱动运行模型推理，然后将结果帧送到HDMI输出。

这个流程比较依赖Xilinx的工具链，但相对完整，有大量参考设计。注意DPU对网络结构的支持是有限的，编译前要查一下支持的操作列表。

从经验角度分享几点。

轻量模型不一定非要找现成的“FPGA优化版”。你可以拿一个基础的小网络（比如一个精简的Encoder-Decoder结构）自己训练。关键是把卷积核做小（3x3为主），减少通道数，避免使用太大的全连接层。BatchNorm层在部署时需要融合进卷积层，这个要注意。

硬件上，如果资源非常紧张，可以考虑只加速最耗时的部分，比如卷积计算。你可以用FPGA的DSP单元和Block RAM来搭建一个基础的卷积加速器，然后通过总线与处理器交互。网上有很多开源的CNN加速器项目（比如fpgaconvnet），可以借鉴其设计思路，但要根据你的模型结构调整。

软硬件框架，如果你追求开发速度，用带有ARM核的SoC FPGA（Zynq或Cyclone V SoC）是上选。在PS（处理系统）端用Python或C++调用摄像头和驱动显示，在PL（可编程逻辑）端实现神经网络加速器。两者通过AXI总线通信。Xilinx的PetaLinux和Vitis统一软件平台能帮你搭建这个环境。

常见坑：视频流的数据带宽一定要算好，确保DDR带宽够用。模型量化时精度损失可能导致风格化效果很差，需要反复调试。

同学，你这个需求痛点很明确，就是“实时”和“轻量”。

模型推荐：看看ECCV 2020的“Stylization as a CNN Transformation”相关工作，或者更经典的“Fast Style Transfer”的TensorFlow Lite版本。这些模型为了移动端部署都做过压缩，结构相对简单。你可以用PyTorch或TF训练好，然后尝试用开源的模型压缩工具（如剪枝、量化）进一步瘦身，目标是把参数控制在几MB以内。

硬件加速方案，如果你用的是Intel（Altera）的FPGA，可以关注OpenVINO工具套件。它支持将训练好的模型转换成中间表示（IR），然后部署到FPGA上，里面有一些针对视频分析的参考设计。

整个系统软硬件协同，一个常见的架构是：用FPGA的软核处理器（比如NIOS II或Zynq的ARM）跑轻量级Linux，负责视频流的调度、模型加载和结果后处理。神经网络的前向推理部分，用硬件描述语言（Verilog/VHDL）或高级综合（HLS）实现成加速IP，挂在总线上。视频采集和输出可以用现成的IP核，比如Xilinx的Video Processing Subsystem。

开发时，先确保视频流通路（采集->显示）能单独跑通，再加入AI模块，这样调试起来会清晰很多。

毕设做这个方向挺有意思的，但确实要选对模型，不然资源肯定爆。

轻量模型方面，别只盯着MobileNet变体。可以看看Fast Neural Style Transfer的轻量化版本，比如AdaIN（自适应实例归一化）风格的网络，它的参数量相对少，结构也规整，很适合在FPGA上做流水线设计。还有一篇论文叫“A Lightweight Neural Style Transfer Network for FPGA Implementation”，里面用的模型就挺精简的，你可以搜一下。

硬件方案上，如果你们实验室有Xilinx的板子（比如Zynq系列），强烈推荐用Vitis AI。这是个完整的开发栈，从模型量化、编译到部署都包了，里面有一些现成的DPU（深度学习处理单元）IP核，能直接加速卷积计算。你可以把轻量模型用这个工具链走一遍，能省很多自己写RTL的时间。

系统框架的话，可以参考Xilinx的“Smart Camera”设计。它通常包含视频输入（MIPI/HDMI）、预处理（颜色空间转换、缩放）、AI推理（DPU）、后处理和视频输出（HDMI）的流水线。用Vivado HLS或者Vitis Vision库来做视频流水线部分，能加速开发。

注意，第一步一定是把模型在PC上训练和精简好，确定好定点数量化方案，再往FPGA上搬。别一上来就搞硬件，容易卡住。