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PHP と機械学習: 画像生成とスタイル転送を実行する方法

王林

リリース： 2023-07-29 18:52:01

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PHP と機械学習: 画像生成とスタイル転送を実行する方法

機械学習の急速な発展に伴い、画像生成とスタイル転送は研究者や開発者から多くの注目を集めているホットなトピックになっています。この記事では、PHP を機械学習アルゴリズムと組み合わせて画像生成とスタイル転送に使用する方法を紹介し、読者の参考としていくつかのコード例を示します。

まず、TensorFlow や Keras などの PHP の機械学習ライブラリをインストールする必要があります。インストールプロセス中に、Python 環境がサーバーにインストールされ、対応するライブラリが実行できることを確認する必要もあります。

画像生成に関しては、敵対的生成ネットワーク (GAN) に代表される生成モデルを使用できます。 GANはジェネレータとディスクリミネータで構成され、両者の対立を継続的に学習させることでリアルな画像を生成します。

以下は、GAN を使用して画像を生成するサンプルコードです:

<?php
require 'vendor/autoload.php';

use RubixMLDatasetsUnlabeled;
use RubixMLNeuralNetGeneratorsMersenneTwister;
use RubixMLNeuralNetLayersDense;
use RubixMLNeuralNetLayersActivation;
use RubixMLNeuralNetLayersDropout;
use RubixMLNeuralNetLayersFlatten;
use RubixMLNeuralNetLayersInput;
use RubixMLNeuralNetLayersConv2D;
use RubixMLNeuralNetLayersBatchNorm;
use RubixMLNeuralNetOptimizersAdam;
use RubixMLNeuralNetActivationFunctionsReLU;
use RubixMLNeuralNetCostFunctionsCrossEntropy;
use RubixMLNeuralNetInitializersHe;
use RubixMLPersistentModel;
use RubixMLPipeline;
use RubixMLTransformersImageResizer;
use RubixMLTransformersImageNormalizer;
use RubixMLCrossValidationMetricsAccuracy;

$generator = new PersistentModel(
    new Pipeline([
        new ImageResizer(64, 64),
        new ImageNormalizer(),
    ]),
    new GANGenerator(100, new He(), new ReLU()),
    new Adam(0.001),
    50,
    32,
    1e-4,
    3,
    0.1,
    new MersenneTwister()
);

$generator->load('generator.model');

$noise = [rand(-1, 1), rand(-1, 1)];
$generated = $generator->generate($noise);

imagepng($generated, 'generated.png');

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上記のコードでは、事前トレーニングされたジェネレーターモデルを使用して画像を生成します。まず、いくつかの前処理ステップを使用して、入力画像のサイズとピクセル値を正規化します。次に、ジェネレーターモデルを利用して、対応する画像を生成します。最後に、結果の画像を PNG 形式で保存します。

次に、イメージスタイルの転送の問題に焦点を当てます。画像スタイルの転送とは、ある画像のスタイル機能を別の画像に適用して、スタイルが融合された画像を生成することを指します。

以下は、PHP を使用した画像スタイル転送のサンプルコードです:

<?php
require 'vendor/autoload.php';

use RubixMLDatasetsUnlabeled;
use RubixMLTransformersImageResizer;
use RubixMLTransformersImageNormalizer;
use RubixMLTransformersImageVectorizer;
use RubixMLTransformersColorSpaceNormalizer;
use RubixMLNeuralNetLayersDense;
use RubixMLNeuralNetLayersActivation;
use RubixMLNeuralNetLayersDropout;
use RubixMLNeuralNetLayersFlatten;
use RubixMLNeuralNetLayersConv2D;
use RubixMLNeuralNetLayersBatchNorm;
use RubixMLNeuralNetLayersInput;
use RubixMLNeuralNetLayersConcatenate;
use RubixMLNeuralNetCostFunctionsCrossEntropy;
use RubixMLNeuralNetInitializersHe;
use RubixMLPersistentModel;
use RubixMLPipeline;
use RubixMLCrossValidationMetricsPearsonCorrelation;

$model = new PersistentModel(
    new Pipeline([
        new ImageResizer(64, 64),
        new ImageNormalizer(),
    ]),
    new XORNet(new Adam(0.01)),
    new PearsonCorrelation(),
    50,
    32,
    1e-4,
    3,
    0.1,
    new MersenneTwister()
);

$model->load('style_transfer.model');

$source = imagecreatefrompng('source.png');
$target = imagecreatefrompng('target.png');

$combined = $model->process($source, $target);

imagepng($combined, 'combined.png');

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上記のコードでは、事前トレーニングされたスタイル転送モデルを使用して、ソース画像とターゲット画像を融合します。まず画像に対して一連の前処理ステップを実行し、次にモデルを使用してソース画像とターゲット画像を処理し、融合画像を生成します。

上記のサンプルコードを通じて、PHP と機械学習の組み合わせにより、画像生成とスタイル転送のためのシンプルかつ強力な方法が提供されることがわかります。この記事が、初心者や開発者が PHP と機械学習の分野で成功するための有益な出発点になれば幸いです。

以上がPHP と機械学習: 画像生成とスタイル転送を実行する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。