BigGAN으로 이미지 생성하기

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이 노트북은 TF Hub에서 사용할 수 있는 BigGAN 이미지 생성기의 데모입니다.

이러한 모델에 대한 자세한 내용은 arXiv에 관한 BigGAN 논문 [1]을 참조하세요.

런타임에 연결한 후 다음 지침에 따라 시작합니다.

  1. (선택 사항) 다른 이미지 해상도에 대한 BigGAN 생성기를 로드하려면 아래 첫 번째 코드 셀에서 선택한 module_path를 업데이트합니다.
  2. Runtime > Run all을 클릭하여 각 셀을 순서대로 실행합니다.
    • 나중에 슬라이더와 드롭다운 메뉴를 사용하여 설정을 수정하면 대화형 시각화가 자동으로 업데이트됩니다.
    • 그렇지 않으면 셀 옆의 Play 버튼을 눌러 출력을 수동으로 다시 렌더링합니다.

참고: 문제가 발생하는 경우, Runtime > Restart and run all...을 클릭하여 런타임을 다시 시작하고 모든 셀을 처음부터 다시 실행하면 도움이 될 수 있습니다.

[1] Andrew Brock, Jeff Donahue, and Karen Simonyan. Large Scale GAN Training for High Fidelity Natural Image Synthesis.

먼저 모듈 경로를 설정합니다. 기본적으로 https://tfhub.dev/deepmind/biggan-deep-256/1에서 256x256 이미지의 BigGAN-deep 생성기를 로드합니다. 128x128 또는 512x512 이미지를 생성하거나 원래 BigGAN 생성기를 사용하려면 활성 module_path 설정을 주석 처리하고 다른 설정에 대한 주석 처리를 제거합니다.

# BigGAN-deep models
# module_path = 'https://tfhub.dev/deepmind/biggan-deep-128/1'  # 128x128 BigGAN-deep
module_path = 'https://tfhub.dev/deepmind/biggan-deep-256/1'  # 256x256 BigGAN-deep
# module_path = 'https://tfhub.dev/deepmind/biggan-deep-512/1'  # 512x512 BigGAN-deep

# BigGAN (original) models
# module_path = 'https://tfhub.dev/deepmind/biggan-128/2'  # 128x128 BigGAN
# module_path = 'https://tfhub.dev/deepmind/biggan-256/2'  # 256x256 BigGAN
# module_path = 'https://tfhub.dev/deepmind/biggan-512/2'  # 512x512 BigGAN

설정

import tensorflow.compat.v1 as tf
tf.disable_v2_behavior()

import io
import IPython.display
import numpy as np
import PIL.Image
from scipy.stats import truncnorm
import tensorflow_hub as hub
WARNING:tensorflow:From /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/compat/v2_compat.py:96: disable_resource_variables (from tensorflow.python.ops.variable_scope) is deprecated and will be removed in a future version.
Instructions for updating:
non-resource variables are not supported in the long term

TF Hub에서 BigGAN 생성기 모듈 로드하기

tf.reset_default_graph()
print('Loading BigGAN module from:', module_path)
module = hub.Module(module_path)
inputs = {k: tf.placeholder(v.dtype, v.get_shape().as_list(), k)
          for k, v in module.get_input_info_dict().items()}
output = module(inputs)

print()
print('Inputs:\n', '\n'.join(
    '  {}: {}'.format(*kv) for kv in inputs.items()))
print()
print('Output:', output)
Loading BigGAN module from: https://tfhub.dev/deepmind/biggan-deep-256/1
INFO:tensorflow:Saver not created because there are no variables in the graph to restore
INFO:tensorflow:Saver not created because there are no variables in the graph to restore
Inputs:
   y: Tensor("y:0", shape=(?, 1000), dtype=float32)
  z: Tensor("z:0", shape=(?, 128), dtype=float32)
  truncation: Tensor("truncation:0", shape=(), dtype=float32)

Output: Tensor("module_apply_default/G_trunc_output:0", shape=(?, 256, 256, 3), dtype=float32)

BigGAN 이미지 샘플링 및 표시를 위한 몇 가지 함수 정의하기

input_z = inputs['z']
input_y = inputs['y']
input_trunc = inputs['truncation']

dim_z = input_z.shape.as_list()[1]
vocab_size = input_y.shape.as_list()[1]

def truncated_z_sample(batch_size, truncation=1., seed=None):
  state = None if seed is None else np.random.RandomState(seed)
  values = truncnorm.rvs(-2, 2, size=(batch_size, dim_z), random_state=state)
  return truncation * values

def one_hot(index, vocab_size=vocab_size):
  index = np.asarray(index)
  if len(index.shape) == 0:
    index = np.asarray([index])
  assert len(index.shape) == 1
  num = index.shape[0]
  output = np.zeros((num, vocab_size), dtype=np.float32)
  output[np.arange(num), index] = 1
  return output

def one_hot_if_needed(label, vocab_size=vocab_size):
  label = np.asarray(label)
  if len(label.shape) <= 1:
    label = one_hot(label, vocab_size)
  assert len(label.shape) == 2
  return label

def sample(sess, noise, label, truncation=1., batch_size=8,
           vocab_size=vocab_size):
  noise = np.asarray(noise)
  label = np.asarray(label)
  num = noise.shape[0]
  if len(label.shape) == 0:
    label = np.asarray([label] * num)
  if label.shape[0] != num:
    raise ValueError('Got # noise samples ({}) != # label samples ({})'
                     .format(noise.shape[0], label.shape[0]))
  label = one_hot_if_needed(label, vocab_size)
  ims = []
  for batch_start in range(0, num, batch_size):
    s = slice(batch_start, min(num, batch_start + batch_size))
    feed_dict = {input_z: noise[s], input_y: label[s], input_trunc: truncation}
    ims.append(sess.run(output, feed_dict=feed_dict))
  ims = np.concatenate(ims, axis=0)
  assert ims.shape[0] == num
  ims = np.clip(((ims + 1) / 2.0) * 256, 0, 255)
  ims = np.uint8(ims)
  return ims

def interpolate(A, B, num_interps):
  if A.shape != B.shape:
    raise ValueError('A and B must have the same shape to interpolate.')
  alphas = np.linspace(0, 1, num_interps)
  return np.array([(1-a)*A + a*B for a in alphas])

def imgrid(imarray, cols=5, pad=1):
  if imarray.dtype != np.uint8:
    raise ValueError('imgrid input imarray must be uint8')
  pad = int(pad)
  assert pad >= 0
  cols = int(cols)
  assert cols >= 1
  N, H, W, C = imarray.shape
  rows = N // cols + int(N % cols != 0)
  batch_pad = rows * cols - N
  assert batch_pad >= 0
  post_pad = [batch_pad, pad, pad, 0]
  pad_arg = [[0, p] for p in post_pad]
  imarray = np.pad(imarray, pad_arg, 'constant', constant_values=255)
  H += pad
  W += pad
  grid = (imarray
          .reshape(rows, cols, H, W, C)
          .transpose(0, 2, 1, 3, 4)
          .reshape(rows*H, cols*W, C))
  if pad:
    grid = grid[:-pad, :-pad]
  return grid

def imshow(a, format='png', jpeg_fallback=True):
  a = np.asarray(a, dtype=np.uint8)
  data = io.BytesIO()
  PIL.Image.fromarray(a).save(data, format)
  im_data = data.getvalue()
  try:
    disp = IPython.display.display(IPython.display.Image(im_data))
  except IOError:
    if jpeg_fallback and format != 'jpeg':
      print(('Warning: image was too large to display in format "{}"; '
             'trying jpeg instead.').format(format))
      return imshow(a, format='jpeg')
    else:
      raise
  return disp

TensorFlow 세션 생성 및 변수 초기화하기

initializer = tf.global_variables_initializer()
sess = tf.Session()
sess.run(initializer)

특정 범주의 BigGAN 샘플 탐색하기

truncation 값을 변경해 봅니다.

(코드를 보려면 셀을 두 번 클릭합니다.)

Category-conditional sampling

png

BigGAN 샘플 간에 보간하기

같은 noise_seed로 다른 category를 설정하거나 다른 noise_seed로 같은 category를 설정해 봅니다. 또는 더 과감하게 둘 모두 원하는 대로 설정해 보세요!

(Double-click on the cell to view code.)

Interpolation

png