PHP et machine learning : comment générer des images et transférer des styles

PHP et apprentissage automatique : comment effectuer la génération d'images et le transfert de style

Avec le développement rapide de l'apprentissage automatique, la génération d'images et le transfert de style sont devenus un sujet brûlant qui a attiré beaucoup d'attention de la part des chercheurs et des développeurs. Dans cet article, nous présenterons comment utiliser PHP combiné avec des algorithmes d'apprentissage automatique pour la génération d'images et le transfert de style, et fournirons quelques exemples de code pour référence aux lecteurs.

Tout d’abord, nous devons installer la bibliothèque d’apprentissage automatique de PHP, telle que TensorFlow ou Keras. Pendant le processus d'installation, nous devons également nous assurer que l'environnement Python est installé sur le serveur et que les bibliothèques correspondantes peuvent être exécutées.

En termes de génération d'images, nous pouvons utiliser des modèles génératifs représentés par les Generative Adversarial Networks (GAN). Les GAN sont constitués d'un générateur et d'un discriminateur, et génèrent des images réalistes en entraînant continuellement la confrontation entre les deux.

Voici un exemple de code pour utiliser les GAN pour générer des images :

<?php
require 'vendor/autoload.php';

use RubixMLDatasetsUnlabeled;
use RubixMLNeuralNetGeneratorsMersenneTwister;
use RubixMLNeuralNetLayersDense;
use RubixMLNeuralNetLayersActivation;
use RubixMLNeuralNetLayersDropout;
use RubixMLNeuralNetLayersFlatten;
use RubixMLNeuralNetLayersInput;
use RubixMLNeuralNetLayersConv2D;
use RubixMLNeuralNetLayersBatchNorm;
use RubixMLNeuralNetOptimizersAdam;
use RubixMLNeuralNetActivationFunctionsReLU;
use RubixMLNeuralNetCostFunctionsCrossEntropy;
use RubixMLNeuralNetInitializersHe;
use RubixMLPersistentModel;
use RubixMLPipeline;
use RubixMLTransformersImageResizer;
use RubixMLTransformersImageNormalizer;
use RubixMLCrossValidationMetricsAccuracy;

$generator = new PersistentModel(
    new Pipeline([
        new ImageResizer(64, 64),
        new ImageNormalizer(),
    ]),
    new GANGenerator(100, new He(), new ReLU()),
    new Adam(0.001),
    50,
    32,
    1e-4,
    3,
    0.1,
    new MersenneTwister()
);

$generator->load('generator.model');

$noise = [rand(-1, 1), rand(-1, 1)];
$generated = $generator->generate($noise);

imagepng($generated, 'generated.png');

Dans le code ci-dessus, nous générons des images en utilisant un modèle de générateur pré-entraîné. Tout d'abord, nous utilisons certaines étapes de prétraitement pour normaliser la taille et les valeurs en pixels de l'image d'entrée. Nous utilisons ensuite le modèle générateur pour générer les images correspondantes. Enfin, enregistrez l'image résultante au format PNG.

Ensuite, nous nous concentrerons sur la question du transfert de style d'image. Le transfert de style d'image fait référence à l'application des caractéristiques de style d'une image à une autre image pour générer une image avec un style fusionné.

Ce qui suit est un exemple de code pour le transfert de style d'image à l'aide de PHP :

<?php
require 'vendor/autoload.php';

use RubixMLDatasetsUnlabeled;
use RubixMLTransformersImageResizer;
use RubixMLTransformersImageNormalizer;
use RubixMLTransformersImageVectorizer;
use RubixMLTransformersColorSpaceNormalizer;
use RubixMLNeuralNetLayersDense;
use RubixMLNeuralNetLayersActivation;
use RubixMLNeuralNetLayersDropout;
use RubixMLNeuralNetLayersFlatten;
use RubixMLNeuralNetLayersConv2D;
use RubixMLNeuralNetLayersBatchNorm;
use RubixMLNeuralNetLayersInput;
use RubixMLNeuralNetLayersConcatenate;
use RubixMLNeuralNetCostFunctionsCrossEntropy;
use RubixMLNeuralNetInitializersHe;
use RubixMLPersistentModel;
use RubixMLPipeline;
use RubixMLCrossValidationMetricsPearsonCorrelation;

$model = new PersistentModel(
    new Pipeline([
        new ImageResizer(64, 64),
        new ImageNormalizer(),
    ]),
    new XORNet(new Adam(0.01)),
    new PearsonCorrelation(),
    50,
    32,
    1e-4,
    3,
    0.1,
    new MersenneTwister()
);

$model->load('style_transfer.model');

$source = imagecreatefrompng('source.png');
$target = imagecreatefrompng('target.png');

$combined = $model->process($source, $target);

imagepng($combined, 'combined.png');

Dans le code ci-dessus, nous fusionnons l'image source et l'image cible en utilisant un modèle de transfert de style pré-entraîné. Nous effectuons d'abord une série d'étapes de prétraitement sur l'image, puis utilisons le modèle pour traiter l'image source et l'image cible afin de générer une image fusionnée.

Grâce à l'exemple de code ci-dessus, nous pouvons voir que la combinaison de PHP et d'apprentissage automatique fournit une méthode simple et puissante pour la génération d'images et le transfert de style. Espérons que cet article sera un point de départ utile pour les débutants et les développeurs pour réussir dans le domaine de PHP et de l'apprentissage automatique.

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!