Beispielcode für die Bildstilübertragung mithilfe von Faltungs-Neuronalen Netzen

Die Bildstilübertragung basierend auf einem Faltungs-Neuronalen Netzwerk ist eine Technologie, die den Inhalt und den Stil eines Bildes kombiniert, um ein neues Bild zu generieren. Es nutzt ein Convolutional Neural Network (CNN)-Modell, um Bilder in Stilmerkmalsvektoren umzuwandeln. In diesem Artikel wird diese Technologie unter den folgenden drei Aspekten erörtert:

1. Technische Prinzipien

Die Implementierung der Bildstilübertragung basierend auf Faltungs-Neuronalen Netzen basiert auf zwei Schlüsselkonzepten: Inhaltsdarstellung und Stildarstellung. Inhaltsdarstellung bezieht sich auf die abstrakte Darstellung von Objekten und Objekten in einem Bild, während sich Stildarstellung auf die abstrakte Darstellung von Texturen und Farben in einem Bild bezieht. In einem Faltungs-Neuronalen Netzwerk erzeugen wir ein neues Bild, indem wir Inhaltsdarstellung und Stildarstellung kombinieren, um den Inhalt des Originalbildes beizubehalten und den Stil des neuen Bildes zu erhalten.

Um dieses Ziel zu erreichen, können wir einen Algorithmus namens „Neural Style Transfer“ verwenden. Der Algorithmus nutzt ein bereits trainiertes Faltungs-Neuronales Netzwerk, um den Inhalt und die Stildarstellung des Bildes zu extrahieren. Konkret geben wir ein Bild in das Netzwerk ein, extrahieren die Inhaltsdarstellung des Bildes über die mittlere Schicht des Netzwerks und verwenden die letzte Schicht des Netzwerks, um die Stildarstellung des Bildes zu extrahieren. Anschließend können wir ein völlig neues Bild generieren, indem wir die Unterschiede zwischen Inhalt und Stildarstellung des Originalbilds und des Zielbilds minimieren. Auf diese Weise können wir den Inhalt eines Bildes mit dem Stil eines anderen kombinieren und so ein einzigartiges Kunstwerk schaffen. Dieser Algorithmus hat im Bereich der Bildverarbeitung große Erfolge erzielt und wird häufig in verschiedenen Anwendungen wie Bildbearbeitung und künstlerischem Schaffen eingesetzt.

2. Beispielbeschreibung

Das Folgende ist ein Beispiel für die Bildstilübertragung basierend auf einem Faltungs-Neuronalen Netzwerk. Angenommen, wir haben ein Foto und ein Bild eines Kunstwerks. Wir hoffen, den Inhalt und Stil der beiden Bilder mithilfe eines Faltungsnetzwerks zu verschmelzen, um ein Bild zu erzeugen, das den Inhalt des Originalfotos beibehält Merkmale des Kunstwerks.

Wir können vorab trainierte Faltungs-Neuronale Netze verwenden, um die Inhaltsdarstellung und Stildarstellung dieser beiden Bilder zu extrahieren. Anschließend wird ein neues Bild generiert, indem der Abstand zwischen dem Originalfoto und der Inhaltsdarstellung des Zielbilds sowie der Stildarstellung des Zielbilds minimiert wird.

3. Code-Implementierung

Das Folgende ist ein Code-Implementierungsbeispiel basierend auf dem Python- und Keras-Framework. Der Code verwendet das vorab trainierte Faltungs-Neuronale Netzwerk VGG19, um die Inhaltsdarstellung und Stildarstellung des Bildes zu extrahieren, und verwendet einen Gradientenabstieg, um den Abstand zwischen dem Originalbild und dem Zielbild zu minimieren und ein neues Bild zu generieren.

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()

Im obigen Code verwenden wir das vorab trainierte VGG19-Modell, um den Merkmalsvektor des Bildes zu extrahieren, und definieren die Inhaltsverlustfunktion und die Stilverlustfunktion, um den Abstand zwischen dem generierten Bild und dem Zielbild zu messen. Anschließend definieren wir eine Gesamtverlustfunktion, um den Kompromiss zwischen Inhaltsverlust und Stilverlust zu berechnen, und verwenden den Adam-Optimierer, um die Gesamtverlustfunktion zu minimieren. Während des Trainings verwenden wir den Gradientenabstieg, um die generierten Bilder zu aktualisieren und sie mithilfe der Funktion „clip_by_value“ auf einen Wert zwischen 0 und 255 zu begrenzen. Abschließend konvertieren wir das generierte Bild zurück in das Array- und Bildformat und zeigen das Ergebnis an.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonBeispielcode für die Bildstilübertragung mithilfe von Faltungs-Neuronalen Netzen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!