Python を使用して画像のスタイル転送を実行する方法

Python を使用して画像のスタイル転送を実行する方法

はじめに:
スタイル転送は、コンピューター ビジョンの分野における興味深い、やりがいのあるタスクです。 1 つの写真の内容を別の写真のスタイルと組み合わせて独特の芸術的効果を生み出し、画像処理、デザイン、エンターテイメントなどの分野で広く使用されています。この記事では、Python プログラミング言語を深層学習アルゴリズムと組み合わせて使用​​し、画像のスタイル転送を実現する方法を紹介します。

ステップ 1: 必要なライブラリをインポートする
まず、TensorFlow、Keras、NumPy、Matplotlib などの必要な Python ライブラリをインポートする必要があります。次のコードを実行します。

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

ステップ 2: 事前トレーニングされたモデルをロードする
スタイル転送では、VGG19 などの事前トレーニングされた畳み込みニューラル ネットワーク モデルを使用できます。このモデルは画像認識タスクで優れたパフォーマンスを発揮し、スタイル転送タスクでも広く使用されています。次のコードを実行します。

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

ステップ 3: コンテンツ損失を定義する
コンテンツ損失は、2 つの画像間のコンテンツの違いを測定するために使用されます。 VGG モデルの中間層を使用して、画像のコンテンツ特徴を抽出できます。具体的には、VGG モデルの特定の畳み込み層をコンテンツ層として選択し、これらの層上の入力画像とターゲット画像の特徴表現を比較できます。次のコードを実行します。

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

ステップ 4: スタイル損失を定義する
スタイル損失は、2 つの画像間のスタイルの違いを測定するために使用されます。グラム行列を使用して画像内の異なるチャネル間の相関を表し、テクスチャや色などの観点から画像の特性を測定できます。次のコードを実行します。

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)

ステップ 5: 合計変動損失を定義する
合計変動損失は、合成画像を滑らかに保つために使用されます。合成画像の各ピクセルとその隣接ピクセルの差を合計することにより、ノイズと不連続なエッジを減らすことができます。次のコードを実行します。

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]))

ステップ 6: 目的関数を定義する
コンテンツ損失、スタイル損失、および合計バリエーション損失を組み合わせて、包括的な目的関数を形成します。目的関数は、画像の内容とスタイルの間の差異を最小限に抑え、制約を満たす合成画像を生成するために使用されます。次のコードを実行します。

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))

ステップ 7: スタイル転送の実行
モデルの定義が完了したら、カスタム トレーニング関数を使用して合成画像を繰り返し最適化し、内容と一貫性が保たれるようにします。対象となる画像は可能な限り類似しています。次のコードを実行します。

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

ステップ 8: スタイルの移行を実行する
最後に、コンテンツ イメージとスタイル イメージを選択し、style_transfer() 関数を呼び出してスタイルを実行します。移住。次のコードを実行します:

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()

結論:
この記事では、Python プログラミング言語を深層学習アルゴリズムと組み合わせて使用​​して、画像のスタイル転送を実現する方法を紹介します。コンテンツロス、スタイルロス、トータルバリエーションロスを定義した事前トレーニング済みモデルを読み込み、カスタムトレーニング関数と組み合わせることで、コンテンツ画像とスタイル画像をそれぞれの特徴を組み合わせた新しい画像に合成できます。継続的に反復的な最適化を行うことで、与えられた制約を満たす最終的な合成画像を取得できます。この記事の紹介を通じて、読者がスタイル転送の基本原理と実装方法を理解し、画像処理や芸術的創作などの分野でこのテクノロジーの可能性をさらに探求し、応用できることを願っています。

以上がPython を使用して画像の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。