Contoh kod untuk pemindahan gaya imej menggunakan rangkaian saraf konvolusi

Pemindahan gaya imej berdasarkan rangkaian neural konvolusi ialah teknologi yang menggabungkan kandungan dan gaya imej untuk menghasilkan imej baharu. Ia menggunakan model rangkaian neural convolutional (CNN) untuk menukar imej kepada vektor ciri gaya. Artikel ini akan membincangkan teknologi ini dari tiga aspek berikut:

1. Prinsip teknikal

Pelaksanaan pemindahan gaya imej berdasarkan rangkaian saraf konvolusi bergantung pada dua konsep utama: perwakilan kandungan dan perwakilan gaya. Perwakilan kandungan merujuk kepada perwakilan abstrak objek dan objek dalam imej, manakala perwakilan gaya merujuk kepada perwakilan abstrak tekstur dan warna dalam imej. Dalam rangkaian neural konvolusi, kami menjana imej baharu dengan menggabungkan perwakilan kandungan dan perwakilan gaya untuk mengekalkan kandungan imej asal dan mempunyai gaya imej baharu.

Untuk mencapai matlamat ini, kita boleh menggunakan algoritma yang dipanggil "Pemindahan Gaya Neural". Algoritma menggunakan rangkaian saraf konvolusi yang telah terlatih untuk mengekstrak kandungan dan perwakilan gaya imej. Khususnya, kami memasukkan imej ke dalam rangkaian dan mengekstrak perwakilan kandungan imej melalui lapisan tengah rangkaian, dan menggunakan lapisan terakhir rangkaian untuk mengekstrak perwakilan gaya imej. Kemudian, dengan meminimumkan perbezaan antara kandungan dan perwakilan gaya imej asal dan imej sasaran, kami boleh menjana imej baharu sepenuhnya. Dengan cara ini kita boleh menggabungkan kandungan satu imej dengan gaya yang lain untuk mencipta karya seni yang unik. Algoritma ini telah mencapai kejayaan besar dalam bidang pemprosesan imej dan digunakan secara meluas dalam pelbagai aplikasi, seperti penyuntingan imej dan penciptaan artistik.

2. Contoh Penerangan

Berikut ialah contoh pemindahan gaya imej berdasarkan rangkaian neural konvolusi. Katakan kita mempunyai foto dan gambar karya seni Kami berharap dapat menggunakan operasi rangkaian saraf konvolusi untuk menggabungkan kandungan dan gaya dua gambar untuk menghasilkan gambar yang mengekalkan kandungan foto asal dan mempunyai ciri-ciri karya seni Gambar baru dalam gaya.

Kami boleh menggunakan rangkaian saraf konvolusi yang telah terlatih untuk mengekstrak perwakilan kandungan dan perwakilan gaya kedua-dua imej ini. Kemudian, imej baharu dijana dengan meminimumkan jarak antara foto asal dan perwakilan kandungan imej sasaran dan perwakilan gaya imej sasaran.

3. Pelaksanaan kod

Berikut ialah contoh pelaksanaan kod berdasarkan rangka kerja Python dan Keras. Kod ini menggunakan rangkaian saraf konvolusi VGG19 yang telah terlatih untuk mengekstrak perwakilan kandungan dan perwakilan gaya imej, dan menggunakan keturunan kecerunan untuk meminimumkan jarak antara imej asal dan imej sasaran untuk menghasilkan imej baharu.

import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.applications import VGG19
from tensorflow.keras.preprocessing.image import load_img, img_to_array

# 加载图像
content_img = load_img("content.jpg", target_size=(224, 224))
style_img = load_img("style.jpg", target_size=(224, 224))

# 将图像转换成数组
content_array = img_to_array(content_img)
style_array = img_to_array(style_img)

# 将数组转换成张量
content_tensor = tf.keras.backend.variable(content_array)
style_tensor = tf.keras.backend.variable(style_array)
generated_tensor = tf.keras.backend.placeholder((1, 224, 224,3))

# 创建预训练的VGG19模型
model = VGG19(include_top=False, weights='imagenet')

# 定义内容损失函数
def content_loss(content, generated):
    return tf.reduce_sum(tf.square(content - generated))

# 定义风格损失函数
def gram_matrix(x):
    features = tf.keras.backend.batch_flatten(tf.keras.backend.permute_dimensions(x, (2, 0, 1)))
    gram = tf.matmul(features, tf.transpose(features))
    return gram

def style_loss(style, generated):
    S = gram_matrix(style)
    G = gram_matrix(generated)
    channels = 3
    size = 224 * 224
    return tf.reduce_sum(tf.square(S - G)) / (4.0 * (channels ** 2) * (size ** 2))

# 定义总损失函数
def total_loss(content, style, generated, alpha=0.5, beta=0.5):
    return alpha * content_loss(content, generated) + beta * style_loss(style, generated)

# 定义优化器和超参数
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(lr=2.0)
alpha = 0.5
beta = 0.5
epochs = 10

# 进行训练
for i in range(epochs):
    with tf.GradientTape() as tape:
        loss = total_loss(content_tensor, style_tensor, generated_tensor, alpha, beta)
    grads = tape.gradient(loss, generated_tensor)
    optimizer.apply_gradients([(grads, generated_tensor)])
    generated_tensor.assign(tf.clip_by_value(generated_tensor, 0.0, 255.0))

# 将张量转换成数组
generated_array = generated_tensor.numpy()
generated_array = generated_array.reshape((224, 224, 3))

# 将数组转换成图像
generated_img = np.clip(generated_array, 0.0, 255.0).astype('uint8')
generated_img = Image.fromarray(generated_img)

# 显示结果
generated_img.show()

Dalam kod di atas, kami menggunakan model VGG19 yang telah terlatih untuk mengekstrak vektor ciri imej, dan mentakrifkan fungsi kehilangan kandungan dan fungsi kehilangan gaya untuk mengukur jarak antara imej yang dijana dan imej sasaran. Kemudian, kami mentakrifkan fungsi jumlah kerugian untuk mengira pertukaran antara kehilangan kandungan dan kehilangan gaya, dan menggunakan pengoptimum Adam untuk meminimumkan fungsi jumlah kerugian. Semasa latihan, kami menggunakan turunan kecerunan untuk mengemas kini imej yang dijana dan mengehadkannya antara 0 dan 255 menggunakan fungsi clip_by_value. Akhir sekali, kami menukar semula imej yang dijana kepada tatasusunan dan format imej dan memaparkan hasilnya.

Atas ialah kandungan terperinci Contoh kod untuk pemindahan gaya imej menggunakan rangkaian saraf konvolusi. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!