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      使用风格迁移模仿创作艺术风格图画

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      使用风格迁移模仿创作艺术风格图画

      2025-03-26 09:08:50 阅读次数:10

      导入,样例,迁移

      样例

      风格迁移前

      使用风格迁移模仿创作艺术风格图画使用风格迁移模仿创作艺术风格图画

       风格迁移后

      使用风格迁移模仿创作艺术风格图画

      实战环节

      导入我们所需要的库包

      from __future__ import print_function
      from keras.preprocessing.image import load_img, img_to_array
      from scipy.misc import imsave
      import numpy as np
      from scipy.optimize import fmin_l_bfgs_b
      import time
      import argparse
      
      from keras.applications import vgg16
      from keras import backend as K

      定义参数

      parser = argparse.ArgumentParser(description='Neural style transfer with Keras.')
      parser.add_argument('--base_image_path', metavar='base', default='1-content.jpg',type=str,
                          help='Path to the image to transform.')
      parser.add_argument('--style_reference_image_path', metavar='ref', default='1-style.jpg',type=str,
                          help='Path to the style reference image.')
      parser.add_argument('--result_prefix', metavar='res_prefix' ,default='1-output.jpg',type=str,
                          help='Prefix for the saved results.')
      parser.add_argument('--iter', type=int, default=2, required=False,
                          help='Number of iterations to run.')
      parser.add_argument('--content_weight', type=float, default=0.025, required=False,
                          help='Content weight.')
      parser.add_argument('--style_weight', type=float, default=1.0, required=False,
                          help='Style weight.')
      parser.add_argument('--tv_weight', type=float, default=1.0, required=False,
                          help='Total Variation weight.')
      
      
      

      编写各部分函数及功能实现

      args = parser.parse_args()
      base_image_path = args.base_image_path
      
      style_reference_image_path = args.style_reference_image_path
      
      result_prefix = args.result_prefix
      iterations = args.iter
      
      # these are the weights of the different loss components
      # 这些是不同损失分量的权重
      total_variation_weight = args.tv_weight
      style_weight = args.style_weight
      content_weight = args.content_weight
      
      # dimensions of the generated picture.
      # 生成的图片的尺寸。
      width, height = load_img(base_image_path).size
      # img_nrows = 400
      img_nrows = height
      # img_ncols = int(width * img_nrows / height)
      img_ncols = width
      
      
      def preprocess_image(image_path):
          img = load_img(image_path, target_size=(img_nrows, img_ncols))
          img = img_to_array(img)
          img = np.expand_dims(img, axis=0)
          img = vgg16.preprocess_input(img)
          return img
      
      # util function to convert a tensor into a valid image
      # 将张量转换成有效图像的util函数
      
      def deprocess_image(x):
          if K.image_data_format() == 'channels_first':
              x = x.reshape((3, img_nrows, img_ncols))
              x = x.transpose((1, 2, 0))
          else:
              x = x.reshape((img_nrows, img_ncols, 3))
          # Remove zero-center by mean pixel
          x[:, :, 0] += 103.939
          x[:, :, 1] += 116.779
          x[:, :, 2] += 123.68
          # 'BGR'->'RGB'
          x = x[:, :, ::-1]
          x = np.clip(x, 0, 255).astype('uint8')
          return x
      
      # get tensor representations of our images
      base_image = K.variable(preprocess_image(base_image_path))
      style_reference_image = K.variable(preprocess_image(style_reference_image_path))
      
      # this will contain our generated image
      if K.image_data_format() == 'channels_first':
          combination_image = K.placeholder((1, 3, img_nrows, img_ncols))
      else:
          combination_image = K.placeholder((1, img_nrows, img_ncols, 3))
      
      # combine the 3 images into a single Keras tensor
      input_tensor = K.concatenate([base_image,
                                    style_reference_image,
                                    combination_image], axis=0)
      
      # build the VGG16 network with our 3 images as input
      # the model will be loaded with pre-trained ImageNet weights
      model = vgg16.VGG16(input_tensor=input_tensor,
                          weights='imagenet', include_top=False)
      print('Model loaded.')
      
      # get the symbolic outputs of each "key" layer (we gave them unique names).
      outputs_dict = dict([(, layer.output) for layer in model.layers])
      
      # compute the neural style loss
      # first we need to define 4 util functions
      
      # the gram matrix of an image tensor (feature-wise outer product)
      
      
      def gram_matrix(x):
          assert K.ndim(x) == 3
          if K.image_data_format() == 'channels_first':
              features = K.batch_flatten(x)
          else:
              features = K.batch_flatten(K.permute_dimensions(x, (2, 0, 1)))
          gram = K.dot(features, K.transpose(features))
          return gram
      
      # the "style loss" is designed to maintain
      # the style of the reference image in the generated image.
      # It is based on the gram matrices (which capture style) of
      # feature maps from the style reference image
      # and from the generated image
      
      
      def style_loss(style, combination):
          assert K.ndim(style) == 3
          assert K.ndim(combination) == 3
          S = gram_matrix(style)
          C = gram_matrix(combination)
          channels = 3
          size = img_nrows * img_ncols
          return K.sum(K.square(S - C)) / (4. * (channels ** 2) * (size ** 2))
      
      # an auxiliary loss function
      # designed to maintain the "content" of the
      # base image in the generated image
      
      
      def content_loss(base, combination):
          return K.sum(K.square(combination - base))
      
      # the 3rd loss function, total variation loss,
      # designed to keep the generated image locally coherent
      
      
      def total_variation_loss(x):
          assert K.ndim(x) == 4
          if K.image_data_format() == 'channels_first':
              a = K.square(x[:, :, :img_nrows - 1, :img_ncols - 1] - x[:, :, 1:, :img_ncols - 1])
              b = K.square(x[:, :, :img_nrows - 1, :img_ncols - 1] - x[:, :, :img_nrows - 1, 1:])
          else:
              a = K.square(x[:, :img_nrows - 1, :img_ncols - 1, :] - x[:, 1:, :img_ncols - 1, :])
              b = K.square(x[:, :img_nrows - 1, :img_ncols - 1, :] - x[:, :img_nrows - 1, 1:, :])
          return K.sum(K.pow(a + b, 1.25))
      
      # combine these loss functions into a single scalar
      loss = K.variable(0.)
      layer_features = outputs_dict['block4_conv2']
      base_image_features = layer_features[0, :, :, :]
      combination_features = layer_features[2, :, :, :]
      loss += content_weight * content_loss(base_image_features,
                                            combination_features)
      
      feature_layers = ['block1_conv1', 'block2_conv1',
                        'block3_conv1', 'block4_conv1',
                        'block5_conv1']
      for layer_name in feature_layers:
          layer_features = outputs_dict[layer_name]
          style_reference_features = layer_features[1, :, :, :]
          combination_features = layer_features[2, :, :, :]
          sl = style_loss(style_reference_features, combination_features)
          loss += (style_weight / len(feature_layers)) * sl
      loss += total_variation_weight * total_variation_loss(combination_image)
      
      # get the gradients of the generated image wrt the loss
      grads = K.gradients(loss, combination_image)
      
      outputs = [loss]
      if isinstance(grads, (list, tuple)):
          outputs += grads
      else:
          outputs.append(grads)
      
      f_outputs = K.function([combination_image], outputs)
      
      
      def eval_loss_and_grads(x):
          if K.image_data_format() == 'channels_first':
              x = x.reshape((1, 3, img_nrows, img_ncols))
          else:
              x = x.reshape((1, img_nrows, img_ncols, 3))
          outs = f_outputs([x])
          loss_value = outs[0]
          if len(outs[1:]) == 1:
              grad_values = outs[1].flatten().astype('float64')
          else:
              grad_values = np.array(outs[1:]).flatten().astype('float64')
          return loss_value, grad_values
      
      # this Evaluator class makes it possible
      # to compute loss and gradients in one pass
      # while retrieving them via two separate functions,
      # "loss" and "grads". This is done because scipy.optimize
      # requires separate functions for loss and gradients,
      # but computing them separately would be inefficient.
      
      
      class Evaluator(object):
      
          def __init__(self):
              self.loss_value = None
              self.grads_values = None
      
          def loss(self, x):
              assert self.loss_value is None
              loss_value, grad_values = eval_loss_and_grads(x)
              self.loss_value = loss_value
              self.grad_values = grad_values
              return self.loss_value
      
          def grads(self, x):
              assert self.loss_value is not None
              grad_values = np.copy(self.grad_values)
              self.loss_value = None
              self.grad_values = None
              return grad_values
      
      evaluator = Evaluator()
      
      # run scipy-based optimization (L-BFGS) over the pixels of the generated image
      # so as to minimize the neural style loss
      if K.image_data_format() == 'channels_first':
          x = np.random.uniform(0, 255, (1, 3, img_nrows, img_ncols)) - 128.
      else:
          x = np.random.uniform(0, 255, (1, img_nrows, img_ncols, 3)) - 128.
      
      for i in range(iterations):
          print('Start of iteration', i)
          start_time = time.time()
          x, min_val, info = fmin_l_bfgs_b(evaluator.loss, x.flatten(),
                                           fprime=evaluator.grads, maxfun=20)
          print('Current loss value:', min_val)
          # save current generated image
          img = deprocess_image(x.copy())
          fname = result_prefix + '_at_iteration_%d.png' % i
          imsave(fname, img)
          end_time = time.time()
          print('Image saved as', fname)
          print('Iteration %d completed in %ds' % (i, end_time - start_time))
      版权声明:本文内容来自第三方投稿或授权转载,原文地址:https://blog.csdn.net/qq_52213943/article/details/124788832,作者:昊昊该干饭了,版权归原作者所有。本网站转在其作品的目的在于传递更多信息,不拥有版权,亦不承担相应法律责任。如因作品内容、版权等问题需要同本网站联系,请发邮件至ctyunbbs@chinatelecom.cn沟通。

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