畳み込みニューラル ネットワークを使用した画像スタイル転送のコード例

畳み込みニューラル ネットワークに基づく画像スタイル転送は、画像の内容とスタイルを組み合わせて新しい画像を生成する技術です。畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) モデルを利用して、画像をスタイル特徴ベクトルに変換します。この記事では、このテクノロジーを次の 3 つの側面から説明します:

1. 技術原理

畳み込みニューラル ネットワークに基づく画像スタイルの転送実装は、コンテンツ表現とスタイル表現という 2 つの重要な概念に依存しています。コンテンツ表現は、画像内のオブジェクトとオブジェクトの抽象表現を指しますが、スタイル表現は、画像内のテクスチャと色の抽象表現を指します。畳み込みニューラル ネットワークでは、コンテンツ表現とスタイル表現を組み合わせて新しい画像を生成し、元の画像のコンテンツを保持し、新しい画像のスタイルを保持します。

この目標を達成するには、「ニューラル スタイル転送」と呼ばれるアルゴリズムを使用します。このアルゴリズムは、すでにトレーニング済みの畳み込みニューラル ネットワークを利用して、画像のコンテンツとスタイル表現を抽出します。具体的には、ネットワークに画像を入力し、ネットワークの中間層を通じて画像のコンテンツ表現を抽出し、ネットワークの最後の層を使用して画像のスタイル表現を抽出します。その後、元の画像とターゲット画像のコンテンツとスタイル表現の違いを最小限に抑えることで、まったく新しい画像を生成できます。このようにして、ある画像の内容と別の画像のスタイルを組み合わせて、ユニークな芸術作品を作成できます。このアルゴリズムは画像処理の分野で大きな成功を収めており、画像編集や芸術作品などのさまざまなアプリケーションで広く使用されています。

2. 例の説明

以下は、畳み込みニューラル ネットワークに基づく画像スタイル転送の例です。写真と芸術作品の画像があるとします。畳み込みニューラル ネットワークの操作を使用して 2 つの画像の内容とスタイルを融合し、元の写真の内容を保持した画像を生成したいと考えています。芸術作品の特徴 新しいスタイルの写真。

事前トレーニングされた畳み込みニューラル ネットワークを使用して、これら 2 つの画像のコンテンツ表現とスタイル表現を抽出できます。次に、元の写真と、ターゲット画像のコンテンツ表現およびターゲット画像のスタイル表現との間の距離を最小化することによって、新しい画像が生成される。

3. コード実装

以下は、Python と Keras フレームワークに基づくコード実装例です。このコードは、事前トレーニング済みの VGG19 畳み込みニューラル ネットワークを使用して画像のコンテンツ表現とスタイル表現を抽出し、勾配降下法を使用して元の画像とターゲット画像の間の距離を最小限に抑えて新しい画像を生成します。

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()

上記のコードでは、事前トレーニングされた VGG19 モデルを使用して画像の特徴ベクトルを抽出し、コンテンツ損失関数とスタイル損失関数を定義して、生成された画像とターゲットの間の距離を測定します。画像。次に、コンテンツ損失とスタイル損失の間のトレードオフを計算する合計損失関数を定義し、Adam オプティマイザーを使用して合計損失関数を最小化します。トレーニング中に、勾配降下法を使用して生成された画像を更新し、clip_by_value 関数を使用して画像を 0 ～ 255 の範囲に制限します。最後に、生成された画像を配列と画像形式に変換し、結果を表示します。

以上が畳み込みニューラル ネットワークを使用した画像スタイル転送のコード例の詳細内容です。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。