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Boundless Colab

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Boundless 모델 Colab에 오신 것을 환영합니다! 이 노트북은 이미지에서 모델을 실행하고 결과를 시각화하는 단계를 안내합니다.

개요

Boundless는 이미지 외삽을 위한 모델입니다. 이 모델은 이미지를 가져와서 일부(1/2, 1/4, 3/4)를 내부적으로 마스킹하고 마스킹된 부분을 완성합니다. 자세한 내용은 Boundless: Generative Adversarial Networks for Image Extension 또는 TensorFlow Hub의 모델 문서를 참조하세요.

가져오기 및 설정

기본 가져오기부터 시작하겠습니다.

import tensorflow as tf
import tensorflow_hub as hub
from io import BytesIO
from PIL import Image as PilImage
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
from six.moves.urllib.request import urlopen

입력을 위한 이미지 읽기

이미지를 로드하고 모델에 맞게 형식(257x257x3)을 지정하는 데 도움을 주는 util 메서드를 만들어보겠습니다. 이 메서드는 또한 왜곡을 피하기 위해 이미지를 정사각형으로 자릅니다. 로컬 이미지 또는 인터넷에서 찾은 이미지를 사용할 수 있습니다.

def read_image(filename):
    fd = None
    if(filename.startswith('http')):
      fd = urlopen(filename)
    else:
      fd = tf.io.gfile.GFile(filename, 'rb')

    pil_image = PilImage.open(fd)
    width, height = pil_image.size
    # crop to make the image square
    pil_image = pil_image.crop((0, 0, height, height))
    pil_image = pil_image.resize((257,257),PilImage.ANTIALIAS)
    image_unscaled = np.array(pil_image)
    image_np = np.expand_dims(
        image_unscaled.astype(np.float32) / 255., axis=0)
    return image_np

시각화 메서드

모델에 의해 생성된 마스킹된 버전 및 "채워진" 버전과 함께 원본 이미지를 나란히 표시하는 시각화 메서드도 생성합니다.

def visualize_output_comparison(img_original, img_masked, img_filled):
  plt.figure(figsize=(24,12))
  plt.subplot(131)
  plt.imshow((np.squeeze(img_original)))
  plt.title("Original", fontsize=24)
  plt.axis('off')
  plt.subplot(132)
  plt.imshow((np.squeeze(img_masked)))
  plt.title("Masked", fontsize=24)
  plt.axis('off')
  plt.subplot(133)
  plt.imshow((np.squeeze(img_filled)))
  plt.title("Generated", fontsize=24)
  plt.axis('off')
  plt.show()

이미지 로드하기

여기서는 샘플 이미지를 로드하지만 고유한 이미지를 colab에 업로드하고 사용해 볼 수 있습니다. 모델에는 사람 이미지와 관련하여 몇 가지 제한 사항이 있음을 염두에 두세요.

wikimedia = "https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/3/31/Nusfjord_road%2C_2010_09.jpg/800px-Nusfjord_road%2C_2010_09.jpg"
# wikimedia = "https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/4/47/Beech_forest_M%C3%A1tra_in_winter.jpg/640px-Beech_forest_M%C3%A1tra_in_winter.jpg"
# wikimedia = "https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/b/b2/Marmolada_Sunset.jpg/640px-Marmolada_Sunset.jpg"
# wikimedia = "https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/9/9d/Aegina_sunset.jpg/640px-Aegina_sunset.jpg"

input_img = read_image(wikimedia)

TensorFlow Hub에서 모델 선택하기

TensorFlow Hub에는 Half, Quarter 및 Three Quarters의 3가지 버전의 Boundless 모델이 있습니다. 다음 셀에서 그 중 하나를 선택하고 자신의 이미지에 시도해볼 수 있습니다. 다른 것을 시도하고 싶다면 간단히 선택하고 다음 셀을 실행하세요.

Model Selection

이제 원하는 모델을 선택했으므로 TensorFlow Hub에서 로드하겠습니다.

참고: 브라우저에서 모델 핸들을 가리켜 모델 설명서를 읽을 수 있습니다.

print("Loading model {} ({})".format(model_name, model_handle))
model = hub.load(model_handle)
Loading model Boundless Quarter (https://tfhub.dev/google/boundless/quarter/1)

추론하기

Boundless 모델에는 다음 두 가지 출력이 있습니다.

  • 마스크가 적용된 입력 이미지
  • 이미지 완성을 위해 내삽이 포함된 마스킹된 이미지

이 두 이미지를 사용하여 비교하기 위한 시각화를 나타낼 수 있습니다.

result = model.signatures['default'](tf.constant(input_img))
generated_image =  result['default']
masked_image = result['masked_image']

visualize_output_comparison(input_img, masked_image, generated_image)

png