728x90 반응형 SMALL 스타일 전송4 스타일, 콘텐츠 및 변형 손실 계산하기 스타일, 콘텐츠 및 변형 손실 계산하기 행렬에 전치를 곱하여 그램 행렬을 계산한다. 손실 함수의 두 부분을 계산하기 위해 VGG 네트워크의 여러 컨볼루션 레이어에서 출력된 그램 행렬을 가져온다. 스타일과 원본 이미지와의 유사성을 모두 결정하기 위해 이미지 픽셀을 직접 비교하는 대신 VGG의 컨볼루션 레이어 출력을 비교한다. 손실 함수의 세 번째 부분에서는 서로 가까운 픽셀을 직접 비교한다. VGG 네트워크의 여러 다른 레벨에서 컨볼루션 출력을 가져오기 때문에 그램 행렬은 이러한 레이어를 결합하는 수단을 제공한다. VGG 컨볼루션 레이어의 그램 행렬은 이미지의 스타일을 나타낸다. 알고리즘이 생성할 때 원본 이미지, 스타일 참조 이미지, 최종 출력 이미지에 대해 이 스타일을 계산한다. def gram_mat.. 2024. 2. 14. Transfer Learning for Keras Style Transfer Transfer Learning for Keras Style Transfer 스타일 전송 기술은 두 개의 이미지를 입력으로 받아 세 번째 이미지를 생성한다. 첫 번째 이미지는 변형하고자 하는 기본 이미지이다. 두 번째 이미지는 소스 이미지에 적용하려는 스타일을 나타낸다. 마지막으로 알고리즘은 스타일 이미지가 특징인 스타일을 에뮬레이트하는 세 번째 이미지를 렌더링다. 이 기술을 스타일 전송이라고 한다. 제시된 코드는 François Chollet이 만든 Keras 문서의 스타일 전송 예제를 기반으로 했다. base_image_path : 스타일을 적용할 이미지 style_reference_image_path : 스타일을 복사할 이미지 먼저, 스타일을 적용할 기본 이미지를 업로드다. import os fro.. 2024. 2. 14. [Generative Model] Neural style transfer 데이터 로드 import keras from google.colab import auth # Google File Drive Stream 접근 허용 auth.authenticate_user() from google.colab import drive drive.mount('/content/gdrive') 사용할 데이터는 구글 드라이브에 저장하고 Colaboratory에서 연동하여 파일을 불러와 사용한다. %cd gdrive/My Drive/Datasets/sample/ 이미지를 작성하기 전에 colaboratory의 terminal 위치를 이미지 샘플이 있는 곳으로 바꿔준다. from keras.preprocessing import image from tensorflow.keras.utils import .. 2022. 12. 9. [Generative Model] 스타일 전송 (Style Transfer) 스타일 전송 (Style Transfer) Style Transfer는 주로 스타일 이미지가 주어졌을 때 같은 부류에 속한 것 같은 느낌을 주도록 입력 이미지를 변환하는 모델을 훈련하는 것이다. 이 기술은 상업 어플리케이션에 주로 도입되어 스마트폰 어플리케이션, 컴퓨터 게임 디자인 등 많은 곳에서 쓰인다. Style Transfer는 스타일 이미지에 내재된 분포를 모델링하는 것이 아니라 이미지에서 스타일을 결정하는 요소만 추출하여 입력 이미지에 주입하는 것이다. 또한, 하나의 이미지를 사용하는 것이 아니라 스타일 이미지 세트 전체에서 아티스트의 스타일을 잡아낸다. 따라서, 모델이 전체 이미지셋에 걸쳐 사용된 스타일을 학습하기 위한 방법을 찾아야 한다. Style Transfer는 여러가지 모델로 달성될 .. 2022. 12. 9. 이전 1 다음 728x90 반응형 LIST
