Comment utiliser Python pour effectuer un transfert de style sur des images

Comment utiliser Python pour effectuer un transfert de style sur des images

Introduction :
Le transfert de style est une tâche intéressante et stimulante dans le domaine de la vision par ordinateur, qui peut synthétiser le contenu d'une image avec le style d'une autre image, crée effets artistiques uniques et est largement utilisé dans le traitement de l'image, le design, le divertissement et d'autres domaines. Cet article expliquera comment utiliser le langage de programmation Python, combiné à des algorithmes d'apprentissage en profondeur, pour réaliser un transfert de style d'images.

Étape 1 : Importer les bibliothèques requises
Tout d'abord, nous devons importer certaines bibliothèques Python nécessaires, notamment TensorFlow, Keras, NumPy et Matplotlib. Exécutez le code suivant :

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

Étape 2 : Chargez le modèle pré-entraîné
Dans le transfert de style, nous pouvons utiliser un modèle de réseau neuronal convolutionnel pré-entraîné, tel que VGG19. Ce modèle fonctionne bien dans les tâches de reconnaissance d'images et est également largement utilisé dans les tâches de transfert de style. Exécutez le code suivant :

vgg = tf.keras.applications.VGG19(include_top=False, weights='imagenet')
vgg.trainable = False

Étape 3 : Définir la perte de contenu
La perte de contenu est utilisée pour mesurer la différence de contenu entre deux images. Nous pouvons utiliser la couche intermédiaire du modèle VGG pour extraire les caractéristiques de contenu de l'image. Plus précisément, nous pouvons sélectionner certaines couches convolutives du modèle VGG comme couches de contenu et comparer les représentations des caractéristiques de l'image d'entrée et de l'image cible sur ces couches. Exécutez le code suivant :

content_layers = ['block5_conv2']
content_extractor = keras.Model(inputs=vgg.input, outputs=[vgg.get_layer(name).output for name in content_layers])

Étape 4 : Définir la perte de style
La perte de style est utilisée pour mesurer la différence de style entre deux images. Nous pouvons utiliser la matrice de Gram pour représenter la corrélation entre les différents canaux d'une image, puis mesurer les caractéristiques de l'image en termes de texture, de couleur, etc. Exécutez le code suivant :

style_layers = ['block1_conv1', 'block2_conv1', 'block3_conv1', 'block4_conv1', 'block5_conv1']
style_extractor = keras.Model(inputs=vgg.input, outputs=[vgg.get_layer(name).output for name in style_layers])

def gram_matrix(input_tensor):
    channels = int(input_tensor.shape[-1])
    a = tf.reshape(input_tensor, [-1, channels])
    n = tf.shape(a)[0]
    gram = tf.matmul(a, a, transpose_a=True)
    return gram / tf.cast(n, tf.float32)

Étape 5 : Définissez la perte totale de variation
La perte totale de variation est utilisée pour maintenir la fluidité de l'image synthétique. En additionnant la différence entre chaque pixel de l'image composite et ses pixels voisins, nous pouvons réduire le bruit et les bords discontinus. Exécutez le code suivant :

def total_variation_loss(image):
    x = tf.image.image_gradients(image)
    return tf.reduce_sum(tf.abs(x[0])) + tf.reduce_sum(tf.abs(x[1]))

Étape 6 : Définissez la fonction objectif
Nous combinons la perte de contenu, la perte de style et la perte totale de variation pour former une fonction objectif complète. La fonction objectif sera utilisée pour minimiser la différence entre le contenu et le style de l'image et générer une image composite qui satisfait aux contraintes. Exécutez le code suivant :

def compute_loss(image, content_features, style_features):
    content_output = content_extractor(image)
    style_output = style_extractor(image)
    content_loss = tf.reduce_mean(tf.square(content_output - content_features))
    style_loss = tf.add_n([tf.reduce_mean(tf.square(style_output[i] - style_features[i])) for i in range(len(style_output))])
    content_loss *= content_weight
    style_loss *= style_weight
    tv_loss = total_variation_loss(image) * total_variation_weight
    loss = content_loss + style_loss + tv_loss
    return loss

@tf.function()
def train_step(image, content_features, style_features, optimizer):
    with tf.GradientTape() as tape:
        loss = compute_loss(image, content_features, style_features)
    gradients = tape.gradient(loss, image)
    optimizer.apply_gradients([(gradients, image)])
    image.assign(tf.clip_by_value(image, 0.0, 1.0))

Étape 7 : Effectuer un transfert de style
Après avoir terminé la définition du modèle, nous pouvons utiliser la fonction d'entraînement personnalisé pour optimiser de manière itérative l'image synthétique afin qu'elle soit la plus similaire possible à l'image cible en termes de contenu. et style. Exécutez le code suivant :

def style_transfer(content_path, style_path, num_iteration=1000, content_weight=1e3, style_weight=1e-2, total_variation_weight=30):
    content_image = load_image(content_path)
    style_image = load_image(style_path)
    content_features = content_extractor(content_image)
    style_features = style_extractor(style_image)
    opt = keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.02, beta_1=0.99, epsilon=1e-1)
    image = tf.Variable(content_image)
    start_time = time.time()
    for i in range(num_iteration):
        train_step(image, content_features, style_features, opt)
        if i % 100 == 0:
            elapsed_time = time.time() - start_time
            print('Iteration: %d, Time: %.2fs' % (i, elapsed_time))
            plt.imshow(image.read_value()[0])
            plt.axis('off')
            plt.show()
    image = image.read_value()[0]
    return image

Étape 8 : Effectuer une migration de style
Enfin, nous sélectionnons une image de contenu et une image de style, puis appelons la fonction style_transfer() pour effectuer une migration de style. Exécutez le code suivant :

content_path = 'content.jpg'
style_path = 'style.jpg'
output_image = style_transfer(content_path, style_path)
plt.imshow(output_image)
plt.axis('off')
plt.show()

Conclusion :
Cet article explique comment utiliser le langage de programmation Python, combiné à des algorithmes d'apprentissage en profondeur, pour réaliser un transfert de style d'images. En chargeant le modèle pré-entraîné, en définissant la perte de contenu, la perte de style et la perte totale de variation, et en le combinant avec une fonction de formation personnalisée, nous pouvons synthétiser une image de contenu et une image de style en une nouvelle image qui combine leurs caractéristiques. Grâce à une optimisation itérative continue, nous pouvons obtenir l'image composite finale qui satisfait aux contraintes données. Nous espérons que les lecteurs pourront comprendre les principes de base et les méthodes de mise en œuvre du transfert de style grâce à l'introduction de cet article, et explorer et appliquer davantage le potentiel de cette technologie dans des domaines tels que le traitement de l'image et la création artistique.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!