컨벌루션 신경망을 사용한 이미지 스타일 전송의 예제 코드

컨벌루션 신경망 기반 이미지 스타일 전송은 이미지의 내용과 스타일을 결합하여 새로운 이미지를 생성하는 기술입니다. CNN(컨벌루션 신경망) 모델을 활용하여 이미지를 스타일 특징 벡터로 변환합니다. 이 기사에서는 이 기술을 다음 세 가지 측면에서 논의할 것입니다.

1. 기술적 원리

컨벌루션 신경망을 기반으로 한 이미지 스타일 전송의 구현은 콘텐츠 표현과 스타일 표현이라는 두 가지 핵심 개념에 의존합니다. 내용 표현은 이미지 속의 사물과 사물을 추상적으로 표현한 것이고, 스타일 표현은 이미지 속 질감과 색상을 추상적으로 표현한 것입니다. 컨볼루셔널 신경망에서는 원본 이미지의 내용을 보존하고 새 이미지의 스타일을 갖기 위해 콘텐츠 표현과 스타일 표현을 결합하여 새로운 이미지를 생성합니다.

이 목표를 달성하기 위해 "Neural Style Transfer"라는 알고리즘을 사용할 수 있습니다. 알고리즘은 이미 훈련된 컨볼루셔널 신경망을 활용하여 이미지의 콘텐츠와 스타일 표현을 추출합니다. 구체적으로 네트워크에 이미지를 입력하고 네트워크의 중간 계층을 통해 이미지의 콘텐츠 표현을 추출하고, 네트워크의 마지막 계층을 사용하여 이미지의 스타일 표현을 추출합니다. 그런 다음 원본 이미지와 대상 이미지의 내용 및 스타일 표현 간의 차이를 최소화함으로써 완전히 새로운 이미지를 생성할 수 있습니다. 이런 방식으로 우리는 한 이미지의 내용을 다른 이미지의 스타일과 결합하여 독특한 예술 작품을 만들 수 있습니다. 이 알고리즘은 이미지 처리 분야에서 큰 성공을 거두었으며 이미지 편집 및 예술적 창작과 같은 다양한 응용 분야에서 널리 사용됩니다.

2. 예시 설명

다음은 컨볼루셔널 신경망 기반의 이미지 스타일 전달 예시입니다. 예술 작품의 사진과 그림이 있다고 가정해 보겠습니다. 우리는 컨볼루셔널 신경망의 작동을 사용하여 두 그림의 내용과 스타일을 융합하여 원본 사진의 내용을 유지하고 다음과 같은 그림을 생성하려고 합니다. 예술 작품의 특징. 스타일의 새로운 그림.

미리 훈련된 컨벌루션 신경망을 사용하여 이 두 이미지의 콘텐츠 표현과 스타일 표현을 추출할 수 있습니다. 그런 다음 원본 사진과 대상 이미지의 콘텐츠 표현 및 대상 이미지의 스타일 표현 사이의 거리를 최소화하여 새로운 이미지를 생성합니다.

3. 코드 구현

다음은 Python과 Keras 프레임워크를 기반으로 한 코드 구현 예시입니다. 코드는 사전 훈련된 VGG19 컨벌루션 신경망을 사용하여 이미지의 콘텐츠 표현과 스타일 표현을 추출하고, 경사하강법을 사용하여 원본 이미지와 대상 이미지 사이의 거리를 최소화하여 새로운 이미지를 생성합니다.

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()

위 코드에서는 사전 훈련된 VGG19 모델을 사용하여 이미지의 특징 벡터를 추출하고, 콘텐츠 손실 함수와 스타일 손실 함수를 정의하여 생성된 이미지와 대상 이미지 사이의 거리를 측정합니다. 그런 다음, 콘텐츠 손실과 스타일 손실 사이의 균형을 계산하기 위해 총 손실 함수를 정의하고, 총 손실 함수를 최소화하기 위해 Adam 옵티마이저를 사용합니다. 훈련 중에 우리는 경사하강법을 사용하여 생성된 이미지를 업데이트하고 Clip_by_value 함수를 사용하여 0에서 255 사이로 제한합니다. 마지막으로 생성된 이미지를 다시 배열 및 이미지 형식으로 변환하고 결과를 표시합니다.

위 내용은 컨벌루션 신경망을 사용한 이미지 스타일 전송의 예제 코드의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!