PHP und maschinelles Lernen: So führen Sie die Bildgenerierung und Stilübertragung durch

PHP und maschinelles Lernen: So führen Sie Bildgenerierung und Stilübertragung durch

Mit der rasanten Entwicklung des maschinellen Lernens sind Bildgenerierung und Stilübertragung zu einem heißen Thema geworden, das bei Forschern und Entwicklern viel Aufmerksamkeit erregt hat. In diesem Artikel stellen wir die Verwendung von PHP in Kombination mit maschinellen Lernalgorithmen zur Bildgenerierung und Stilübertragung vor und stellen den Lesern einige Codebeispiele als Referenz zur Verfügung.

Zuerst müssen wir die PHP-Bibliothek für maschinelles Lernen installieren, beispielsweise TensorFlow oder Keras. Während des Installationsprozesses müssen wir außerdem sicherstellen, dass die Python-Umgebung auf dem Server installiert ist und die entsprechenden Bibliotheken ausgeführt werden können.

In Bezug auf die Bilderzeugung können wir generative Modelle verwenden, die durch Generative Adversarial Networks (GANs) repräsentiert werden. GANs bestehen aus einem Generator und einem Diskriminator und erzeugen realistische Bilder, indem sie die Konfrontation zwischen den beiden kontinuierlich trainieren.

Hier ist ein Beispielcode für die Verwendung von GANs zum Generieren von Bildern:

<?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');

Im obigen Code generieren wir Bilder mithilfe eines vorab trainierten Generatormodells. Zunächst verwenden wir einige Vorverarbeitungsschritte, um die Größe und Pixelwerte des Eingabebildes zu normalisieren. Anschließend nutzen wir das Generatormodell, um die entsprechenden Bilder zu generieren. Speichern Sie abschließend das resultierende Bild im PNG-Format.

Als nächstes konzentrieren wir uns auf das Thema Bildstilübertragung. Unter Bildstilübertragung versteht man die Anwendung der Stilmerkmale eines Bildes auf ein anderes Bild, um ein Bild mit einem verschmolzenen Stil zu erzeugen.

Das Folgende ist ein Beispielcode für die Bildstilübertragung mit PHP:

<?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');

Im obigen Code fusionieren wir das Quellbild und das Zielbild mithilfe eines vorab trainierten Stilübertragungsmodells. Wir führen zunächst eine Reihe von Vorverarbeitungsschritten für das Bild durch und verwenden dann das Modell, um das Quellbild und das Zielbild zu verarbeiten, um ein fusioniertes Bild zu generieren.

Anhand des obigen Beispielcodes können wir sehen, dass die Kombination von PHP und maschinellem Lernen eine einfache und leistungsstarke Methode zur Bildgenerierung und Stilübertragung bietet. Hoffentlich ist dieser Artikel ein nützlicher Ausgangspunkt für Anfänger und Entwickler, um im Bereich PHP und maschinelles Lernen erfolgreich zu sein.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonPHP und maschinelles Lernen: So führen Sie die Bildgenerierung und Stilübertragung durch. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!