Exemple de code pour le transfert de style d'image à l'aide de réseaux de neurones convolutifs

Le transfert de style d'image basé sur un réseau neuronal convolutif est une technologie qui combine le contenu et le style d'une image pour générer une nouvelle image. Il utilise un modèle de réseau neuronal convolutif (CNN) pour convertir les images en vecteurs de caractéristiques de style. Cet article abordera cette technologie sous les trois aspects suivants :

1. Principes techniques

La mise en œuvre du transfert de style d'image basé sur des réseaux de neurones convolutifs repose sur deux concepts clés : la représentation de contenu et la représentation de style. La représentation du contenu fait référence à la représentation abstraite d'objets et d'objets dans une image, tandis que la représentation de style fait référence à la représentation abstraite des textures et des couleurs dans une image. Dans un réseau de neurones convolutifs, nous générons une nouvelle image en combinant représentation de contenu et représentation de style pour préserver le contenu de l'image originale et avoir le style de la nouvelle image.

Pour atteindre cet objectif, nous pouvons utiliser un algorithme appelé "Neural Style Transfer". L'algorithme utilise un réseau neuronal convolutif déjà formé pour extraire le contenu et la représentation du style de l'image. Plus précisément, nous entrons une image dans le réseau et extrayons la représentation du contenu de l'image via la couche intermédiaire du réseau, et utilisons la dernière couche du réseau pour extraire la représentation de style de l'image. Nous pouvons alors générer une toute nouvelle image en minimisant les différences entre le contenu et le style de représentation de l’image originale et de l’image cible. De cette façon, nous pouvons combiner le contenu d’une image avec le style d’une autre pour créer une œuvre d’art unique. Cet algorithme a connu un grand succès dans le domaine du traitement d’images et est largement utilisé dans diverses applications, telles que l’édition d’images et la création artistique.

2. Exemple de description

Ce qui suit est un exemple de transfert de style d'image basé sur un réseau neuronal convolutif. Supposons que nous ayons une photo et une image d'une œuvre d'art. Nous espérons utiliser le fonctionnement d'un réseau neuronal convolutif pour fusionner le contenu et le style des deux images afin de générer une image qui conserve le contenu de la photo originale et possède le caractéristiques de l'œuvre d'art. De nouvelles images avec style.

Nous pouvons utiliser des réseaux de neurones convolutifs pré-entraînés pour extraire la représentation du contenu et la représentation du style de ces deux images. Ensuite, une nouvelle image est générée en minimisant la distance entre la photo originale et la représentation de contenu de l'image cible et la représentation de style de l'image cible.

3. Implémentation du code

Ce qui suit est un exemple d'implémentation de code basé sur le framework Python et Keras. Le code utilise le réseau neuronal convolutif pré-entraîné VGG19 pour extraire la représentation du contenu et la représentation du style de l'image, et utilise la descente de gradient pour minimiser la distance entre l'image d'origine et l'image cible afin de générer une nouvelle image.

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()

Dans le code ci-dessus, nous utilisons le modèle VGG19 pré-entraîné pour extraire le vecteur caractéristique de l'image et définir la fonction de perte de contenu et la fonction de perte de style pour mesurer la distance entre l'image générée et l'image cible. Ensuite, nous définissons une fonction de perte totale pour calculer le compromis entre la perte de contenu et la perte de style, et utilisons l'optimiseur Adam pour minimiser la fonction de perte totale. Pendant l'entraînement, nous utilisons la descente de gradient pour mettre à jour les images générées et les limiter entre 0 et 255 à l'aide de la fonction clip_by_value. Enfin, nous reconvertissons l’image générée au format tableau et image et affichons le résultat.

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!