PHP dan pembelajaran mesin: cara melaksanakan penjanaan imej dan pemindahan gaya

PHP dan pembelajaran mesin: Cara melakukan penjanaan imej dan pemindahan gaya

Dengan perkembangan pesat pembelajaran mesin, penjanaan imej dan pemindahan gaya telah menjadi topik hangat yang telah menarik banyak perhatian daripada penyelidik dan pembangun. Dalam artikel ini, kami akan memperkenalkan cara menggunakan PHP digabungkan dengan algoritma pembelajaran mesin untuk penjanaan imej dan pemindahan gaya, serta menyediakan beberapa contoh kod untuk rujukan pembaca.

Pertama, kita perlu memasang perpustakaan pembelajaran mesin PHP, seperti TensorFlow atau Keras. Semasa proses pemasangan, kami juga perlu memastikan bahawa persekitaran Python dipasang pada pelayan dan perpustakaan yang sepadan boleh dijalankan.

Dari segi penjanaan imej, kita boleh menggunakan model generatif yang diwakili oleh Generative Adversarial Networks (GAN). GAN terdiri daripada penjana dan diskriminator, dan menjana imej realistik dengan terus melatih konfrontasi antara kedua-duanya.

Berikut ialah contoh kod untuk menggunakan GAN untuk menjana imej:

<?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');

Dalam kod di atas, kami menjana imej dengan menggunakan model penjana terlatih. Pertama, kami menggunakan beberapa langkah prapemprosesan untuk menormalkan saiz dan nilai piksel imej input. Kami kemudian menggunakan model penjana untuk menjana imej yang sepadan. Akhir sekali, simpan imej yang terhasil dalam format PNG.

Seterusnya, kami akan fokus pada isu pemindahan gaya imej. Pemindahan gaya imej merujuk kepada penggunaan ciri gaya satu imej kepada imej lain untuk menghasilkan imej dengan gaya bercantum.

Berikut ialah contoh kod untuk pemindahan gaya imej menggunakan 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');

Dalam kod di atas, kami menggabungkan imej sumber dan imej sasaran dengan menggunakan model pemindahan gaya terlatih. Kami mula-mula melakukan satu siri langkah pra-pemprosesan pada imej, dan kemudian menggunakan model untuk memproses imej sumber dan imej sasaran untuk menjana imej bercantum.

Melalui kod contoh di atas, kita dapat melihat bahawa gabungan PHP dan pembelajaran mesin menyediakan kaedah yang mudah dan berkuasa untuk penjanaan imej dan pemindahan gaya. Semoga artikel ini akan menjadi titik permulaan yang berguna untuk pemula dan pembangun untuk berjaya dalam bidang PHP dan pembelajaran mesin.

Atas ialah kandungan terperinci PHP dan pembelajaran mesin: cara melaksanakan penjanaan imej dan pemindahan gaya. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!