Advertisement

AI艺术：基于PyTorch的神经风格转换、Pix2Pix、CycleGAN及DeepDream技术

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本项目深入探索了利用PyTorch框架实现的艺术型AI技术，包括神经风格转换、Pix2Pix、CycleGAN和DeepDream，通过这些方法创造出融合不同艺术形式的独特作品。 人工智能艺术编辑于2020年11月20日更新：神经样式迁移、CycleGAN 和 Pix2Pix 现已支持。感谢所有贡献者！ 为什么选择 PyTorch 闪电？它具有易于重现的结果，混合精度（包括16位和32位）训练的支持，并通过将研究代码与工程分离来提高可读性；同时，它还减少了由于自动化大部分训练循环以及处理棘手的工程问题而产生的错误。更重要的是，无需更改模型即可扩展到任何硬件环境（如CPU、单/多GPU或TPU）。 创造力是人类意义的重要组成部分。然而，在数字技术使机器能够识别、学习并回应人类行为之后，一个不可避免的问题随之浮现：机器是否具备创造力？可以说，当机器可以学习事物的样貌，并且有能力创作出令人信服的新作品时，这标志着创造性人工智能的到来。本教程将涵盖四种不同的深度学习模型来创建新颖的艺术作品——包括样式转换、Pix2Pix 和 CycleGAN。 风格迁移是深度学习领域中非常有趣的技术之一。它结合了两张图像的内容：一张作为内容图（C），另一张则为参考的画作风格（S）。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • AI艺术：基于PyTorch的神经风格转换、Pix2Pix、CycleGAN及DeepDream技术
    优质
    本项目深入探索了利用PyTorch框架实现的艺术型AI技术，包括神经风格转换、Pix2Pix、CycleGAN和DeepDream，通过这些方法创造出融合不同艺术形式的独特作品。 人工智能艺术编辑于2020年11月20日更新：神经样式迁移、CycleGAN 和 Pix2Pix 现已支持。感谢所有贡献者！ 为什么选择 PyTorch 闪电？它具有易于重现的结果，混合精度（包括16位和32位）训练的支持，并通过将研究代码与工程分离来提高可读性；同时，它还减少了由于自动化大部分训练循环以及处理棘手的工程问题而产生的错误。更重要的是，无需更改模型即可扩展到任何硬件环境（如CPU、单/多GPU或TPU）。 创造力是人类意义的重要组成部分。然而，在数字技术使机器能够识别、学习并回应人类行为之后，一个不可避免的问题随之浮现：机器是否具备创造力？可以说，当机器可以学习事物的样貌，并且有能力创作出令人信服的新作品时，这标志着创造性人工智能的到来。本教程将涵盖四种不同的深度学习模型来创建新颖的艺术作品——包括样式转换、Pix2Pix 和 CycleGAN。 风格迁移是深度学习领域中非常有趣的技术之一。它结合了两张图像的内容：一张作为内容图（C），另一张则为参考的画作风格（S）。
     
  • 基于CycleGAN的美术风格转换
    优质
    本研究利用CycleGAN模型实现不同美术风格之间的自动转换，无需成对数据，旨在探索深度学习技术在艺术创作中的应用潜力。 我们使用循环一致性生成对抗网络（CycleGAN）实现了将绘画中的艺术风格迁移到摄影照片上的效果。这种方法从图像数据集中学习整体风格，在进行风格转换时只需将目标图片输入网络一次，无需迭代过程，因此速度快且效率高。我们利用自己制作的数据集训练了 CycleGAN 风格迁移模型，并分析了该方法的优点和局限性。为了使风格转换后的图片保留原来的色彩分布，我们实现并对比了几种颜色匹配的方法。此外，还使用 Mask R-CNN 模型生成的掩膜图像进行运算以实现局部风格转换和混合风格转换等效果。
     
  • PyTorch-CycleGAN-和-pix2pix
    优质
    简介：PyTorch-CycleGAN-和-pix2pix是基于PyTorch框架实现的图像到图像转换模型库，包含CycleGAN和pix2pix两种模型，广泛应用于风格迁移、图像编辑等任务。 pytorch-CycleGAN-and-pix2pix 是一个用于图像到图像的转换任务的代码库，它实现了 CycleGAN 和 pix2pix 模型，并提供了训练、测试以及生成假数据的功能。此项目为研究者与开发者提供了一个便捷的方式来实验和应用这些先进的图像翻译技术。
     
  • vangogh2photo.zip的艺术风格转换工具
    优质
    vangogh2photo.zip是一款创新的艺术风格转换工具，能够将普通照片转化为具有梵高独特笔触和色彩的画作，为用户提供一种全新的艺术创作体验。 CycleGAN训练使用vangogh2photo数据集进行。
     
  • CycleGAN风格转换
    优质
    CycleGAN是一种用于图像到图像翻译任务的机器学习模型，特别擅长于风格迁移和跨域数据集映射，无需配对训练样本。 CycleGAN图像转换压缩包包含橘子苹果数据集及相关项目代码，可以直接运行。
     
  • PyTorch-CycleGAN-和-pix2pix-master
    优质
    这个项目包含了PyTorch实现的CycleGAN和pix2pix模型，适用于图像到图像的翻译任务，如风格转换、照片增强等。 《深度学习图像转换：PyTorch-CycleGAN-and-pix2pix-master》 PyTorch-CycleGAN-and-pix2pix-master是一个基于PyTorch的深度学习框架，用于执行各种图像到图像的转换任务。该项目的核心包括两个模型：CycleGAN（循环一致性对抗网络）和pix2pix（像素到像素网络）。这两个模型在计算机视觉领域有着广泛的应用，尤其擅长于风格迁移、图像修复及合成等领域。 CycleGAN由Jun-Yan Zhu等人提出，是一种无监督学习方法，它利用了对抗网络与循环一致性的概念，在没有配对训练数据的情况下实现不同风格的图片转换。例如，它可以将马的照片转变成斑马的样子或把夏季风景变成冬季景观。CycleGAN的独特之处在于引入双向映射的概念——即从A到B和从B回到A的变换，并通过最小化循环一致性损失来确保这种变化是可逆的。 pix2pix则是Isola等人提出的条件对抗网络（CGAN）的一种变体，主要用于监督学习下的图像转换任务。它需要成对的数据进行训练，例如将黑白图片转化为彩色或把建筑设计图变成实际照片等。pix2pix采用U-Net架构，通过在编码器和解码器之间添加跳跃连接来捕捉全局与局部信息，从而提高变换质量。 PyTorch-CycleGAN-and-pix2pix-master项目提供了从数据预处理到模型训练再到结果可视化的完整流程，并允许用户调整参数如学习率、迭代次数等。此外，该项目还包含详细的文档和示例以帮助初学者更好地理解和使用。 卷积神经网络（CNN）在这些模型中扮演着关键角色，通过多层特征提取捕捉图像中的复杂模式；而对抗网络则依靠生成器与判别器之间的竞争机制来提高图像的真实性。PyTorch作为灵活且易用的深度学习框架为这类模型开发提供了便利。 总之，PyTorch-CycleGAN-and-pix2pix-master不仅是一个强大的工具库，也是一个深入理解深度学习、对抗网络和图像处理的好教材。对于研究者与开发者而言，它提供了一个丰富的实践平台来探索并应用前沿技术，并创造出更多的可能性。
     
  • PyTorch-CycleGAN-和-pix2pix-master
    优质
    PyTorch-CycleGAN-and-pix2pix-master 是一个基于 PyTorch 的开源代码库，包含 CycleGAN 和 pix2pix 模型，用于图像到图像的转换任务，如风格迁移、照片增强等。 在计算机视觉领域，深度学习已经在图像处理方面取得了显著的进步。PyTorch-CycleGAN-and-pix2pix-master是一个基于PyTorch实现的开源项目，它涵盖了CycleGAN和pix2pix两种用于无监督或有监督学习的图像到图像转换模型。 一、CycleGAN CycleGAN（循环生成对抗网络）是一种无需成对训练样本即可进行领域间数据映射的方法。例如，它可以将马的照片转化为斑马的照片或者把夏日风景变为冬日景色。该方法通过两个相互逆向操作的生成器G和F以及对应的判别器D来实现A到B的转换及反方向上的对应转换，形成一个闭环机制以确保转换的有效性。 二、pix2pix pix2pix（像素到像素）是一种条件生成对抗网络(CGAN)，适用于有监督的学习任务。与CycleGAN不同的是，它需要成对的数据来进行训练，例如将黑白图像转化为彩色图像或从建筑设计图中预测出实际建筑的外观。该模型利用了输入数据和随机噪声来生成目标输出图像。 三、PyTorch框架 由Facebook AI Research开发的深度学习平台PyTorch因其易用性和灵活性而受到广泛欢迎。在该项目里，CycleGAN和pix2pix充分利用了PyTorch动态图的技术特性，使它们更容易构建、训练及调试。此外，项目还使用TensorBoard来展示模型的训练过程中的损失函数与生成结果。 四、应用场景 1. 艺术风格迁移：通过这两种技术可以将一幅图像的艺术风格应用到另一幅图像上。 2. 图像修复：对于损坏或模糊不清的照片，可以通过预测缺失的部分来进行修补。 3. 地图转换：能够实现卫星照片向地形地图的转变或者街景图片转化为导航地图。 4. 数据增强：在有限的数据集情况下使用这些模型可以生成更多的合成数据以提高模型泛化能力。 五、项目结构 该代码库包括了以下主要组成部分： 1. datasets目录包含用于不同种类数据集处理和加载脚本； 2. models文件夹里实现了CycleGAN与pix2pix的网络架构设计； 3. options定义训练及测试过程中所需的各种参数选项配置； 4. util提供了许多辅助性功能，如图像预处理、模型保存等操作。 5. train.py 和 test.py 分别用于启动模型的学习过程和评估其性能。 总之, PyTorch-CycleGAN-and-pix2pix-master项目为开发者提供了一个探索与实践深度学习中图像到图像转换技术的平台。无论是对CycleGAN或pix2pix原理的研究还是将这些方法应用于实际问题，该项目都提供了有价值的资源和支持。
     
  • 图片风格转换技术
    优质
    图片风格转换技术是一种创新的图像处理方法，它能够将一幅图片的艺术风格转移到另一幅图片上，保留内容的同时赋予新的视觉效果。这一技术广泛应用于艺术创作、社交媒体等领域，为用户提供了无限创意可能。 图像风格迁移的Matlab实现包括代码、测试图及实验报告。
     
  • CycleGAN风格的样式转换
    优质
    CycleGAN风格的样式转换是一种无监督学习技术，用于在没有配对样本的情况下将一种图像风格转换为另一种。这种方法通过循环一致性损失实现高质量的跨域映射，在多种视觉任务中展现了强大的迁移能力。 CycleGAN风格的传递贡献者特雷弗·莫特（Trevor Mott）介绍在本项目中，我们将获取一个包含莫奈绘画图像以及陆地景观和城市图像的数据集。我创建了一个CycleGAN模型。商业案例：您是否可以训练一个模型，将风景转变成莫奈风格的绘画，以用于社交媒体过滤器？使用莫奈绘画的图片和照片使图片看起来像莫奈绘画。 探索性数据分析： - 莫奈绘画与照片的数量存在不平衡问题，具体为约700幅莫奈风格的画作以及7000张照片。 CycleGAN建模过程： 1. 创建4个CNN模型：两个生成器和两个判别器。 2. 将所有图像调整至256x256像素以保持一致性，并将每个数据集创建为批量大小300。 3. 第一个生成器负责将照片转换成莫奈风格的绘画，第二个生成器则执行相反的操作，即把莫奈风格的画作还原为普通图片。第一个判别器用于判断图像是否是真实的莫奈画作，而第二个判别器则用来区分真实的照片和通过模型生成的照片。 4. 最终CycleGAN模型在训练过程中难以确定何时停止最佳，因此我决定经过250个周期后结束训练。 在整个建模与实验中，我们注意到数据集的不平衡性对结果可能产生影响，并且需要根据实际情况调整参数以优化模型性能。
     
  • CycleGAN风格转换数据集.rar
    优质
    本资源包含CycleGAN模型用于图像到图像翻译任务的数据集，适用于风格迁移、照片转画作等多种应用场景。下载后解压可直接使用。 资源1：CycleGAN_apple2orange 数据集用于实现苹果与橘子之间的风格转换。 资源2：monet2photo数据集中包含训练集A文件夹的莫奈油画共1072张，B文件夹中的现实风景照6287张；测试集包括A 文件夹中莫奈油画121张和B 文件夹中的现实风景照751张。 使用Mindspore框架实现CycleGAN模型进行图像风格迁移算法的具体方法可以参考相关文献或教程。