Посмотреть на TensorFlow.org | Запускаем в Google Colab | Посмотреть исходный код на GitHub | Скачать блокнот | См. Модель TF Hub |
Одним из самых захватывающих событий в глубоком обучении , чтобы выйти в последнее время является художественной передачей стиля , или способности создать новый образ, известный как стилизация , основанный на два входных изображениях: один , представляющий художественный стиль и один , представляющую содержимое.
Используя эту технику, мы можем создавать новые красивые произведения искусства в различных стилях.
Если вы новичок в TensorFlow Lite и работаете с Android, мы рекомендуем изучить следующие примеры приложений, которые помогут вам начать работу.
Если вы используете платформу другой , чем Android или IOS, или вы уже знакомы с Lite API , TensorFlow , вы можете следить за этот учебник , чтобы узнать , как применить передачу стиля на любой паре содержания и стиля изображения с заранее подготовленных TensorFlow Lite модель. Вы можете использовать модель, чтобы добавить перенос стиля в свои собственные мобильные приложения.
Модель с открытым кодом на GitHub . Вы можете переобучить модель с другими параметрами (например, увеличить веса слоев содержимого, чтобы выходное изображение больше походило на изображение содержимого).
Понять архитектуру модели
Эта модель передачи художественного стиля состоит из двух подмоделей:
- Стиль Prediciton Модель: A MobilenetV2 на основе нейронной сети , которая принимает изображение ввода стиля в стиль узкого вектора в 100-измерения.
- Стиль Transform Model: нейронная сеть , которая принимает применить вектор стиля узкого места на изображение контента и создает стилизованное изображение.
Если ваше приложение должно поддерживать только фиксированный набор изображений стилей, вы можете заранее вычислить их векторы узких мест и исключить модель прогнозирования стиля из двоичного файла приложения.
Настраивать
Импортируйте зависимости.
import tensorflow as tf
print(tf.__version__)
2.6.0
import IPython.display as display
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
mpl.rcParams['figure.figsize'] = (12,12)
mpl.rcParams['axes.grid'] = False
import numpy as np
import time
import functools
Загрузите изображения содержимого и стилей, а также предварительно обученные модели TensorFlow Lite.
content_path = tf.keras.utils.get_file('belfry.jpg','https://storage.googleapis.com/khanhlvg-public.appspot.com/arbitrary-style-transfer/belfry-2611573_1280.jpg')
style_path = tf.keras.utils.get_file('style23.jpg','https://storage.googleapis.com/khanhlvg-public.appspot.com/arbitrary-style-transfer/style23.jpg')
style_predict_path = tf.keras.utils.get_file('style_predict.tflite', 'https://tfhub.dev/google/lite-model/magenta/arbitrary-image-stylization-v1-256/int8/prediction/1?lite-format=tflite')
style_transform_path = tf.keras.utils.get_file('style_transform.tflite', 'https://tfhub.dev/google/lite-model/magenta/arbitrary-image-stylization-v1-256/int8/transfer/1?lite-format=tflite')
Downloading data from https://storage.googleapis.com/khanhlvg-public.appspot.com/arbitrary-style-transfer/belfry-2611573_1280.jpg 458752/458481 [==============================] - 0s 0us/step 466944/458481 [==============================] - 0s 0us/step Downloading data from https://storage.googleapis.com/khanhlvg-public.appspot.com/arbitrary-style-transfer/style23.jpg 114688/108525 [===============================] - 0s 0us/step 122880/108525 [=================================] - 0s 0us/step Downloading data from https://tfhub.dev/google/lite-model/magenta/arbitrary-image-stylization-v1-256/int8/prediction/1?lite-format=tflite 2834432/2828838 [==============================] - 0s 0us/step 2842624/2828838 [==============================] - 0s 0us/step Downloading data from https://tfhub.dev/google/lite-model/magenta/arbitrary-image-stylization-v1-256/int8/transfer/1?lite-format=tflite 286720/284398 [==============================] - 0s 0us/step 294912/284398 [===============================] - 0s 0us/step
Предварительная обработка входных данных
- Изображение содержимого и изображение стиля должны быть изображениями RGB со значениями пикселей, являющимися числами float32 между [0..1].
- Размер изображения стиля должен быть (1, 256, 256, 3). Мы обрезаем изображение по центру и меняем его размер.
- Изображение содержимого должно быть (1, 384, 384, 3). Мы обрезаем изображение по центру и меняем его размер.
# Function to load an image from a file, and add a batch dimension.
def load_img(path_to_img):
img = tf.io.read_file(path_to_img)
img = tf.io.decode_image(img, channels=3)
img = tf.image.convert_image_dtype(img, tf.float32)
img = img[tf.newaxis, :]
return img
# Function to pre-process by resizing an central cropping it.
def preprocess_image(image, target_dim):
# Resize the image so that the shorter dimension becomes 256px.
shape = tf.cast(tf.shape(image)[1:-1], tf.float32)
short_dim = min(shape)
scale = target_dim / short_dim
new_shape = tf.cast(shape * scale, tf.int32)
image = tf.image.resize(image, new_shape)
# Central crop the image.
image = tf.image.resize_with_crop_or_pad(image, target_dim, target_dim)
return image
# Load the input images.
content_image = load_img(content_path)
style_image = load_img(style_path)
# Preprocess the input images.
preprocessed_content_image = preprocess_image(content_image, 384)
preprocessed_style_image = preprocess_image(style_image, 256)
print('Style Image Shape:', preprocessed_style_image.shape)
print('Content Image Shape:', preprocessed_content_image.shape)
Style Image Shape: (1, 256, 256, 3) Content Image Shape: (1, 384, 384, 3)
Визуализируйте входы
def imshow(image, title=None):
if len(image.shape) > 3:
image = tf.squeeze(image, axis=0)
plt.imshow(image)
if title:
plt.title(title)
plt.subplot(1, 2, 1)
imshow(preprocessed_content_image, 'Content Image')
plt.subplot(1, 2, 2)
imshow(preprocessed_style_image, 'Style Image')
Запуск переноса стилей с помощью TensorFlow Lite
Предсказание стиля
# Function to run style prediction on preprocessed style image.
def run_style_predict(preprocessed_style_image):
# Load the model.
interpreter = tf.lite.Interpreter(model_path=style_predict_path)
# Set model input.
interpreter.allocate_tensors()
input_details = interpreter.get_input_details()
interpreter.set_tensor(input_details[0]["index"], preprocessed_style_image)
# Calculate style bottleneck.
interpreter.invoke()
style_bottleneck = interpreter.tensor(
interpreter.get_output_details()[0]["index"]
)()
return style_bottleneck
# Calculate style bottleneck for the preprocessed style image.
style_bottleneck = run_style_predict(preprocessed_style_image)
print('Style Bottleneck Shape:', style_bottleneck.shape)
Style Bottleneck Shape: (1, 1, 1, 100)
Преобразование стиля
# Run style transform on preprocessed style image
def run_style_transform(style_bottleneck, preprocessed_content_image):
# Load the model.
interpreter = tf.lite.Interpreter(model_path=style_transform_path)
# Set model input.
input_details = interpreter.get_input_details()
interpreter.allocate_tensors()
# Set model inputs.
interpreter.set_tensor(input_details[0]["index"], preprocessed_content_image)
interpreter.set_tensor(input_details[1]["index"], style_bottleneck)
interpreter.invoke()
# Transform content image.
stylized_image = interpreter.tensor(
interpreter.get_output_details()[0]["index"]
)()
return stylized_image
# Stylize the content image using the style bottleneck.
stylized_image = run_style_transform(style_bottleneck, preprocessed_content_image)
# Visualize the output.
imshow(stylized_image, 'Stylized Image')
Смешивание стилей
Мы можем смешать стиль изображения содержимого со стилизованным выводом, что, в свою очередь, сделает вывод больше похожим на изображение содержимого.
# Calculate style bottleneck of the content image.
style_bottleneck_content = run_style_predict(
preprocess_image(content_image, 256)
)
# Define content blending ratio between [0..1].
# 0.0: 0% style extracts from content image.
# 1.0: 100% style extracted from content image.
content_blending_ratio = 0.5
# Blend the style bottleneck of style image and content image
style_bottleneck_blended = content_blending_ratio * style_bottleneck_content \
+ (1 - content_blending_ratio) * style_bottleneck
# Stylize the content image using the style bottleneck.
stylized_image_blended = run_style_transform(style_bottleneck_blended,
preprocessed_content_image)
# Visualize the output.
imshow(stylized_image_blended, 'Blended Stylized Image')
Тесты производительности
Номера тестов производительности создаются с помощью инструмента , описанного здесь .
Наименование модели | Размер модели | Устройство | ННАПИ | Процессор | GPU |
---|---|---|---|---|---|
Модель прогнозирования стиля (int8) | 2,8 Мб | Pixel 3 (Android 10) | 142 мс | 14 мс | |
Pixel 4 (Android 10) | 5,2 мс | 6,7 мс | |||
iPhone XS (iOS 12.4.1) | 10,7 мс | ||||
Модель преобразования стиля (int8) | 0,2 Мб | Pixel 3 (Android 10) | 540 мс | ||
Pixel 4 (Android 10) | 405 мс | ||||
iPhone XS (iOS 12.4.1) | 251 мс | ||||
Модель прогнозирования стиля (float16) | 4,7 Мб | Pixel 3 (Android 10) | 86 мс | 28 мс | 9,1 мс |
Pixel 4 (Android 10) | 32 мс | 12 мс | 10 мс | ||
Модель переноса стиля (float16) | 0,4 Мб | Pixel 3 (Android 10) | 1095 мс | 545 мс | 42 мс |
Pixel 4 (Android 10) | 603 мс | 377 мс | 42 мс |
* Использовано 4 нитки.
** 2 потока на iPhone для лучшей производительности.