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이 기사에서 우리는 스타일과 콘텐츠가 두 개의 개별 이미지에서 오는 새로운 이미지를 생성하는 데 사용할 수 있는 방법인 "신경망 스타일 전송"이라는 흥미로운 주제에 대해 논의할 것입니다. 이 기사는 Leon A Gatys et al 의 A Neural Algorithm of Artistic Style 을 기반으로 하며, 저자는 CNN(Convolutional Neural Network) 레이어를 사용하여 새 이미지 생성에 대한 자세한 설명을 제공합니다. 이 기사에 제시된 코드는 여기 에서 찾을 수 있습니다 . tensorflow 웹사이트 에서 수정되었습니다 .
이미지 믹싱과 아트 만들기를 시작하기 전에 먼저 주제를 이해하는 데 절대적으로 필요한 CNN의 기초를 이해합시다. 이것은 CNN의 기본 사항에 대한 간략한 개요일 뿐입니다.
CNN(Convolutional Neural Networks)은 다중 컨볼루션 계층으로 구성된 딥 러닝 모델입니다. 이 레이어는 이미지 분류, 객체 감지 등 당면한 문제를 해결하는 데 사용되는 이미지에서 다양한 정보를 추출하는 데 사용됩니다. 컨볼루션 레이어는 다음을 나타내는 특징 맵을 출력하는 각 컨볼루션 레이어에 대해 여러 필터를 사용하여 정보를 추출합니다. 이미지의 일부 기능.
각 필터는 CNN 아키텍처에서 위치에 따라 이미지 또는 기능 맵을 미끄러지는 2차원 슬라이딩 창인 커널을 사용합니다. 커널이 이전 레이어의 기능 맵 위로 미끄러질 때 커널 가중치의 벡터 곱과 그것이 미끄러지는 기능 맵의 위치 값의 결과인 기능 맵을 생성합니다. CNN의 하위 레이어는 에지 모양 등과 같은 이미지와 관련된 가장 일반적인 정보를 캡처합니다. 네트워크를 통해 이동할 때 상위 레이어가 하위 레이어에서 캡처한 하위 수준 기능을 결합한다는 것을 알 수 있습니다. 상단 레이어는 코의 존재, 자동차의 움푹 들어간 곳 등과 같은 이미지의 특정 기능을 식별합니다.
모든 이미지에는 콘텐츠와 스타일이 있습니다. 예를 들어 다음과 같은 강아지 이미지를 고려하십시오. 이미지의 내용은 개이고 이미지의 스타일은 이미지의 질감, ​​이미지의 색상, 이미지가 구성되는 방식 및 개가 이미지에서 위치하는 방식입니다.
CNN은 이미지의 스타일, 콘텐츠 및 기타 여러 기능을 식별하고 이러한 레이어를 나타내는 정보는 CNN 모델의 기능 맵에 저장됩니다. 이 기사에서는 이 이미지의 스타일과 내용을 나타내는 레이어에 중점을 둡니다.
일반적으로 하위 레이어에서는 이미지의 내용을 잘 캡처합니다. 하위 레이어에서 이미지 처리가 거의 없고 이미지가 원래 형태로 어느 정도 존재하기 때문입니다. 아키텍처의 상위 계층은 하위 수준에서 캡처한 정보를 결합하고 일반적으로 이미지 스타일에 대한 좋은 아이디어를 가지고 있기 때문에 이미지의 스타일을 잘 캡처합니다.
이 기사에서 우리가 사용할 아키텍처는 ILSVRC 우승 모델인 VGG19 모델입니다. 논문의 저자는 모델 웰의 스타일을 나타내는 5개의 모델 레이어와 모델 웰의 내용을 나타내는 1개의 레이어를 식별했습니다. 모델의 레이어는 다음 그림과 같으며 스타일 레이어와 콘텐츠 레이어로 선택된 레이어는 하단에 언급됩니다.
이미지 혼합을 시작하기 전에 마지막으로 이해해야 할 사항은 레이어의 여러 기능 맵에서 스타일을 캡처하는 방법입니다. 이미지의 스타일은 레이어의 여러 피쳐 맵의 수단과 상관 관계로 나타낼 수 있음이 밝혀졌습니다. 이것이 그램 매트릭스가 사용되는 이유입니다. Gram Matrix는 다음 공식을 사용하여 계산됩니다.
여기서 F는 피쳐 맵을 나타내고 "jc"와 "jd"는 피쳐 맵의 차원을 나타내며, 이는 동일한 레이어의 피쳐 맵에 대해 동일하며 "i"는 "l" 레이어의 피쳐 맵이 곱해지고 있음을 나타냅니다. . 우리가 할 일을 이해하는 데 필요한 모든 개념이 논의되었습니다. 이제 이미지 혼합을 시작하겠습니다.
먼저 위에서 언급한 VGG19 모델의 스타일 및 콘텐츠 레이어에서 생성된 출력을 가져와야 합니다. 이것은 이러한 레이어의 출력을 제공할 사용자 지정 모델을 구축하여 수행할 수 있습니다. 다음 그림은 필요한 출력을 얻는 방법을 보여줍니다.
위 그림에서는 최상위 레이어를 제외한 VGG19 모델을 먼저 로드합니다. 출력이 필요한 레이어의 이름을 인수로 전달한 다음 입력을 VGG19 모델에 전달하고 생성된 출력을 다시 제공하는 사용자 지정 모델을 빌드합니다. 함수는 모델을 반환합니다.
Kandinsky의 그림은 래브라도의 이미지를 결합할 스타일 이미지로 선택되었습니다.
이 이미지를 변환하기 위해 따라야 할 단계는 간단합니다. 먼저 콘텐츠 이미지의 콘텐츠와 스타일을 추출한 다음 스타일 이미지(Kandinsky의 그림)의 스타일을 추출합니다. 그런 다음 콘텐츠 이미지의 스타일을 스타일 이미지의 스타일로 변환하려고 합니다. 스타일 변환 프로세스는 먼저 대상(Kandinsky 이미지의 스타일 레이어 출력)과 콘텐츠 이미지의 스타일 레이어 출력 사이의 평균 제곱 손실을 계산하여 수행됩니다. 그런 다음 콘텐츠 이미지에 대해 이 손실의 기울기를 계산한 다음, 스타일 이미지의 스타일 레이어 값이 Kandinsky 이미지의 스타일 레이어 값인 대상 값에 더 가깝게 변경되도록 변경됩니다. 위에서 말한 단계는 아래에 나와 있습니다.
사용자 정의 모델은 레이어 이름으로 스타일 및 콘텐츠 레이어의 출력에 주석을 달도록 구축되며 스타일 및 콘텐츠 주석이 포함된 출력으로 사전을 반환합니다. 스타일 레이어의 출력이 반환되기 전에 그램 행렬로 전달되는 것을 볼 수 있습니다.
손실 계산은 다음 그림과 같습니다. 스타일과 콘텐츠 모두에 대한 평균 제곱 오차가 계산되고 가중치 합계가 반환되는 것을 볼 수 있습니다. 콘텐츠 대상이 콘텐츠 레이어 출력과 같기 때문에 콘텐츠 가중치는 일반적으로 더 높습니다. 스타일 무게는 항상 작습니다.
마지막으로 이미지를 혼합하는 두 가지 중요한 기능이 아래에 나와 있습니다. run_gradient 함수는 출력 및 손실 변수를 추적하고 스타일 및 콘텐츠 레이어에서 그래디언트 디센트를 실행합니다. 혼합 기능은 래브라도 이미지에서 원하는 Kandinsky 이미지 스타일을 결정하는 데 사용됩니다.
모델이 실행되면 콘텐츠 이미지와 스타일 이미지의 아름다운 조합인 다음과 같은 출력을 얻을 수 있습니다.
이 기사에서 우리는 스타일 전송의 매혹적인 개념을 보았습니다. 다음 기사에서는 부스팅과 앙상블에 중점을 둘 것입니다. 기사 박수가 마음에 들면 구독 및 댓글을 작성하십시오.
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