728x90 반응형 SMALL 코랩2 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. StyleGAN을 위한 이미지 전처리 StyleGAN을 위한 이미지 전처리 dlib를 사용하여 눈 위치를 기준으로 소스 이미지와 대상 이미지를 중앙에 배치하고 자른다. 이 작업을 수행하기 위해 두 개의 함수를 만든다. 첫 번째는 dlib를 호출하여 인물의 눈 위치를 찾는다. 두 번째 함수는 눈 위치를 사용해 이미지의 중심을 눈 주위로 맞춘다. 정확히 중앙에 맞추지 않고 원래 StyleGAN 훈련 세트와 비슷하게 중앙에서 약간 오프셋을 둔다. 이 오프셋은 생성된 StyleGAN 얼굴의 눈을 감지하여 결정다. 눈 사이의 거리를 통해 얼굴이 얼마나 큰지 알 수 있으며, 이를 통해 이미지의 크기를 일관되게 조정할 수 있다. def find_eyes(img): gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) rects.. 2024. 2. 14. 이전 1 다음 728x90 반응형 LIST
