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Transferencia de estilo artístico con TensorFlow Lite

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Uno de los desarrollos más emocionantes en el aprendizaje profundo que ha surgido recientemente es la transferencia de estilo artístico , o la capacidad de crear una nueva imagen, conocida como pastiche , basada en dos imágenes de entrada: una que representa el estilo artístico y otra que representa el contenido.

Ejemplo de transferencia de estilo

Usando esta técnica, podemos generar hermosas obras de arte nuevas en una variedad de estilos.

Ejemplo de transferencia de estilo

Si es nuevo en TensorFlow Lite y está trabajando con Android, le recomendamos que explore las siguientes aplicaciones de ejemplo que pueden ayudarlo a comenzar.

Ejemplo de Android Ejemplo de iOS

Si está utilizando una plataforma que no sea Android o iOS, o si ya está familiarizado con las API de TensorFlow Lite , puede seguir este tutorial para aprender cómo aplicar la transferencia de estilo en cualquier par de contenido e imagen de estilo con un TensorFlow Lite previamente entrenado. modelo. Puede usar el modelo para agregar transferencia de estilo a sus propias aplicaciones móviles.

El modelo es de código abierto en GitHub . Puede volver a entrenar el modelo con diferentes parámetros (por ejemplo, aumentar el peso de las capas de contenido para que la imagen de salida se parezca más a la imagen de contenido).

Comprender la arquitectura del modelo

Arquitectura del modelo

Este modelo de transferencia de estilo artístico consta de dos submodelos:

  1. Modelo de predicción de estilo : una red neuronal basada en MobilenetV2 que lleva una imagen de estilo de entrada a un vector de cuello de botella de estilo de 100 dimensiones.
  2. Modelo de transformación de estilo : una red neuronal que aplica un vector de cuello de botella de estilo a una imagen de contenido y crea una imagen estilizada.

Si su aplicación solo necesita admitir un conjunto fijo de imágenes de estilo, puede calcular sus vectores de cuello de botella de estilo por adelantado y excluir el modelo de predicción de estilo del binario de su aplicación.

Preparar

Importar dependencias.

import tensorflow as tf
print(tf.__version__)
2.3.0

import IPython.display as display

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
mpl.rcParams['figure.figsize'] = (12,12)
mpl.rcParams['axes.grid'] = False

import numpy as np
import time
import functools

Descarga el contenido y las imágenes de estilo, y los modelos de TensorFlow Lite entrenados previamente.

content_path = tf.keras.utils.get_file('belfry.jpg','https://storage.googleapis.com/khanhlvg-public.appspot.com/arbitrary-style-transfer/belfry-2611573_1280.jpg')
style_path = tf.keras.utils.get_file('style23.jpg','https://storage.googleapis.com/khanhlvg-public.appspot.com/arbitrary-style-transfer/style23.jpg')

style_predict_path = tf.keras.utils.get_file('style_predict.tflite', 'https://tfhub.dev/google/lite-model/magenta/arbitrary-image-stylization-v1-256/int8/prediction/1?lite-format=tflite')
style_transform_path = tf.keras.utils.get_file('style_transform.tflite', 'https://tfhub.dev/google/lite-model/magenta/arbitrary-image-stylization-v1-256/int8/transfer/1?lite-format=tflite')
Downloading data from https://storage.googleapis.com/khanhlvg-public.appspot.com/arbitrary-style-transfer/belfry-2611573_1280.jpg
458752/458481 [==============================] - 0s 0us/step
Downloading data from https://storage.googleapis.com/khanhlvg-public.appspot.com/arbitrary-style-transfer/style23.jpg
114688/108525 [===============================] - 0s 0us/step
Downloading data from https://tfhub.dev/google/lite-model/magenta/arbitrary-image-stylization-v1-256/int8/prediction/1?lite-format=tflite
2834432/2828838 [==============================] - 0s 0us/step
Downloading data from https://tfhub.dev/google/lite-model/magenta/arbitrary-image-stylization-v1-256/int8/transfer/1?lite-format=tflite
286720/284398 [==============================] - 0s 0us/step

Preprocesar las entradas

  • La imagen de contenido y la imagen de estilo deben ser imágenes RGB con valores de píxeles en números float32 entre [0..1].
  • El tamaño de la imagen de estilo debe ser (1, 256, 256, 3). Recortamos centralmente la imagen y la redimensionamos.
  • La imagen del contenido debe ser (1, 384, 384, 3). Recortamos centralmente la imagen y la redimensionamos.
# Function to load an image from a file, and add a batch dimension.
def load_img(path_to_img):
  img = tf.io.read_file(path_to_img)
  img = tf.io.decode_image(img, channels=3)
  img = tf.image.convert_image_dtype(img, tf.float32)
  img = img[tf.newaxis, :]

  return img

# Function to pre-process by resizing an central cropping it.
def preprocess_image(image, target_dim):
  # Resize the image so that the shorter dimension becomes 256px.
  shape = tf.cast(tf.shape(image)[1:-1], tf.float32)
  short_dim = min(shape)
  scale = target_dim / short_dim
  new_shape = tf.cast(shape * scale, tf.int32)
  image = tf.image.resize(image, new_shape)

  # Central crop the image.
  image = tf.image.resize_with_crop_or_pad(image, target_dim, target_dim)

  return image

# Load the input images.
content_image = load_img(content_path)
style_image = load_img(style_path)

# Preprocess the input images.
preprocessed_content_image = preprocess_image(content_image, 384)
preprocessed_style_image = preprocess_image(style_image, 256)

print('Style Image Shape:', preprocessed_style_image.shape)
print('Content Image Shape:', preprocessed_content_image.shape)
Style Image Shape: (1, 256, 256, 3)
Content Image Shape: (1, 384, 384, 3)

Visualiza las entradas

def imshow(image, title=None):
  if len(image.shape) > 3:
    image = tf.squeeze(image, axis=0)

  plt.imshow(image)
  if title:
    plt.title(title)

plt.subplot(1, 2, 1)
imshow(preprocessed_content_image, 'Content Image')

plt.subplot(1, 2, 2)
imshow(preprocessed_style_image, 'Style Image')

png

Ejecute la transferencia de estilo con TensorFlow Lite

Predicción de estilo

# Function to run style prediction on preprocessed style image.
def run_style_predict(preprocessed_style_image):
  # Load the model.
  interpreter = tf.lite.Interpreter(model_path=style_predict_path)

  # Set model input.
  interpreter.allocate_tensors()
  input_details = interpreter.get_input_details()
  interpreter.set_tensor(input_details[0]["index"], preprocessed_style_image)

  # Calculate style bottleneck.
  interpreter.invoke()
  style_bottleneck = interpreter.tensor(
      interpreter.get_output_details()[0]["index"]
      )()

  return style_bottleneck

# Calculate style bottleneck for the preprocessed style image.
style_bottleneck = run_style_predict(preprocessed_style_image)
print('Style Bottleneck Shape:', style_bottleneck.shape)
Style Bottleneck Shape: (1, 1, 1, 100)

Transformación de estilo

# Run style transform on preprocessed style image
def run_style_transform(style_bottleneck, preprocessed_content_image):
  # Load the model.
  interpreter = tf.lite.Interpreter(model_path=style_transform_path)

  # Set model input.
  input_details = interpreter.get_input_details()
  interpreter.allocate_tensors()

  # Set model inputs.
  interpreter.set_tensor(input_details[0]["index"], preprocessed_content_image)
  interpreter.set_tensor(input_details[1]["index"], style_bottleneck)
  interpreter.invoke()

  # Transform content image.
  stylized_image = interpreter.tensor(
      interpreter.get_output_details()[0]["index"]
      )()

  return stylized_image

# Stylize the content image using the style bottleneck.
stylized_image = run_style_transform(style_bottleneck, preprocessed_content_image)

# Visualize the output.
imshow(stylized_image, 'Stylized Image')

png

Mezcla de estilos

Podemos combinar el estilo de la imagen del contenido en la salida estilizada, lo que a su vez hace que la salida se parezca más a la imagen del contenido.

# Calculate style bottleneck of the content image.
style_bottleneck_content = run_style_predict(
    preprocess_image(content_image, 256)
    )
# Define content blending ratio between [0..1].
# 0.0: 0% style extracts from content image.
# 1.0: 100% style extracted from content image.
content_blending_ratio = 0.5 

# Blend the style bottleneck of style image and content image
style_bottleneck_blended = content_blending_ratio * style_bottleneck_content \

                           + (1 - content_blending_ratio) * style_bottleneck

# Stylize the content image using the style bottleneck.
stylized_image_blended = run_style_transform(style_bottleneck_blended,
                                             preprocessed_content_image)

# Visualize the output.
imshow(stylized_image_blended, 'Blended Stylized Image')

png

Benchmarks de desempeño

Los números de referencia de rendimiento se generan con la herramienta que se describe aquí .

Nombre del modelo Tamaño del modelo Dispositivo NNAPI UPC GPU
Modelo de predicción de estilo (int8) 2,8 Mb Pixel 3 (Android 10) 142 ms 14 ms
Pixel 4 (Android 10) 5,2 ms 6,7 ms
iPhone XS (iOS 12.4.1) 10,7 ms
Modelo de transformación de estilo (int8) 0,2 Mb Pixel 3 (Android 10) 540 ms
Pixel 4 (Android 10) 405ms
iPhone XS (iOS 12.4.1) 251ms
Modelo de predicción de estilo (float16) 4,7 Mb Pixel 3 (Android 10) 86ms 28 ms 9,1 ms
Pixel 4 (Android 10) 32ms 12 ms 10 ms
Modelo de transferencia de estilo (float16) 0,4 Mb Pixel 3 (Android 10) 1095ms 545ms 42ms
Pixel 4 (Android 10) 603ms 377ms 42ms

* 4 hilos utilizados.
** 2 hilos en iPhone para el mejor rendimiento.