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Transferência de estilo neural

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Este tutorial usa aprendizado profundo para compor uma imagem no estilo de outra imagem (já desejou poder pintar como Picasso ou Van Gogh?). Isto é conhecido como a transferência de estilo neural e a técnica é descrita em A Neural Algoritmo de Estilo artístico (Gatys et al.).

Para uma aplicação simples de transferência de estilo confira este tutorial para saber mais sobre como usar o pré-treinado modelo estilização arbitrária Imagem de TensorFlow Hub ou como usar um modelo de transferência de estilo com TensorFlow Lite .

Transferência de estilo neural é uma técnica de otimização usado para tirar duas imagens-a uma imagem de referência de estilo (como uma obra de arte de um pintor famoso) imagem conteúdo e -e misturá-los juntos para que os olhares de imagem de saída, como a imagem de conteúdo, mas “pintada” no estilo da imagem de referência do estilo.

Isso é implementado otimizando a imagem de saída para corresponder às estatísticas de conteúdo da imagem de conteúdo e às estatísticas de estilo da imagem de referência de estilo. Essas estatísticas são extraídas das imagens por meio de uma rede convolucional.

Por exemplo, vamos pegar uma imagem deste cachorro e da Composição 7 de Wassily Kandinsky:

Labrador amarelo Looking , de Wikimedia Commons por Elf . Licenciar CC BY-SA 3,0

Agora, como seria se Kandinsky decidisse pintar o quadro deste Cachorro exclusivamente com este estilo? Algo assim?

Configurar

Importar e configurar módulos

import os
import tensorflow as tf
# Load compressed models from tensorflow_hub
os.environ['TFHUB_MODEL_LOAD_FORMAT'] = 'COMPRESSED'
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 PIL.Image
import time
import functools
def tensor_to_image(tensor):
  tensor = tensor*255
  tensor = np.array(tensor, dtype=np.uint8)
  if np.ndim(tensor)>3:
    assert tensor.shape[0] == 1
    tensor = tensor[0]
  return PIL.Image.fromarray(tensor)

Baixe as imagens e escolha uma imagem de estilo e uma imagem de conteúdo:

content_path = tf.keras.utils.get_file('YellowLabradorLooking_new.jpg', 'https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/example_images/YellowLabradorLooking_new.jpg')
style_path = tf.keras.utils.get_file('kandinsky5.jpg','https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/example_images/Vassily_Kandinsky%2C_1913_-_Composition_7.jpg')
Downloading data from https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/example_images/Vassily_Kandinsky%2C_1913_-_Composition_7.jpg
196608/195196 [==============================] - 0s 0us/step

Visualize a entrada

Defina uma função para carregar uma imagem e limitar sua dimensão máxima a 512 pixels.

def load_img(path_to_img):
  max_dim = 512
  img = tf.io.read_file(path_to_img)
  img = tf.image.decode_image(img, channels=3)
  img = tf.image.convert_image_dtype(img, tf.float32)

  shape = tf.cast(tf.shape(img)[:-1], tf.float32)
  long_dim = max(shape)
  scale = max_dim / long_dim

  new_shape = tf.cast(shape * scale, tf.int32)

  img = tf.image.resize(img, new_shape)
  img = img[tf.newaxis, :]
  return img

Crie uma função simples para exibir uma imagem:

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

  plt.imshow(image)
  if title:
    plt.title(title)
content_image = load_img(content_path)
style_image = load_img(style_path)

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

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

png

Transferência rápida de estilo usando TF-Hub

Este tutorial demonstra o algoritmo de transferência de estilo original, que otimiza o conteúdo da imagem para um estilo específico. Antes de entrar em detalhes, vamos ver como o modelo TensorFlow Hub faz isso:

import tensorflow_hub as hub
hub_model = hub.load('https://tfhub.dev/google/magenta/arbitrary-image-stylization-v1-256/2')
stylized_image = hub_model(tf.constant(content_image), tf.constant(style_image))[0]
tensor_to_image(stylized_image)

png

Defina as representações de conteúdo e estilo

Use as camadas intermediárias do modelo para obter o conteúdo eo estilo representações da imagem. Começando na camada de entrada da rede, as primeiras ativações de camada representam recursos de baixo nível, como bordas e texturas. Como você pisa através da rede, as poucas camadas finais representam de nível superior partes características a objetos como rodas ou olhos. Neste caso, você está usando a arquitetura de rede VGG19, uma rede de classificação de imagens pré-treinada. Essas camadas intermediárias são necessárias para definir a representação do conteúdo e do estilo das imagens. Para uma imagem de entrada, tente combinar o estilo correspondente e as representações de destino do conteúdo nessas camadas intermediárias.

Carregar um VGG19 e teste de executá-lo em nossa imagem para garantir que ele é usado corretamente:

x = tf.keras.applications.vgg19.preprocess_input(content_image*255)
x = tf.image.resize(x, (224, 224))
vgg = tf.keras.applications.VGG19(include_top=True, weights='imagenet')
prediction_probabilities = vgg(x)
prediction_probabilities.shape
Downloading data from https://storage.googleapis.com/tensorflow/keras-applications/vgg19/vgg19_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5
574717952/574710816 [==============================] - 12s 0us/step
TensorShape([1, 1000])
predicted_top_5 = tf.keras.applications.vgg19.decode_predictions(prediction_probabilities.numpy())[0]
[(class_name, prob) for (number, class_name, prob) in predicted_top_5]
[('Labrador_retriever', 0.493171),
 ('golden_retriever', 0.2366529),
 ('kuvasz', 0.036357544),
 ('Chesapeake_Bay_retriever', 0.024182785),
 ('Greater_Swiss_Mountain_dog', 0.0186461)]

Agora carregar um VGG19 sem a cabeça de classificação, e listar os nomes das camadas

vgg = tf.keras.applications.VGG19(include_top=False, weights='imagenet')

print()
for layer in vgg.layers:
  print(layer.name)
Downloading data from https://storage.googleapis.com/tensorflow/keras-applications/vgg19/vgg19_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5
80142336/80134624 [==============================] - 2s 0us/step

input_2
block1_conv1
block1_conv2
block1_pool
block2_conv1
block2_conv2
block2_pool
block3_conv1
block3_conv2
block3_conv3
block3_conv4
block3_pool
block4_conv1
block4_conv2
block4_conv3
block4_conv4
block4_pool
block5_conv1
block5_conv2
block5_conv3
block5_conv4
block5_pool

Escolha camadas intermediárias da rede para representar o estilo e o conteúdo da imagem:

content_layers = ['block5_conv2'] 

style_layers = ['block1_conv1',
                'block2_conv1',
                'block3_conv1', 
                'block4_conv1', 
                'block5_conv1']

num_content_layers = len(content_layers)
num_style_layers = len(style_layers)

Camadas intermediárias para estilo e conteúdo

Então, por que essas saídas intermediárias em nossa rede pré-treinada de classificação de imagens nos permitem definir o estilo e as representações de conteúdo?

Em alto nível, para que uma rede execute a classificação de imagens (para o qual essa rede foi treinada), ela deve entender a imagem. Isso requer tomar a imagem bruta como pixels de entrada e construir uma representação interna que converte os pixels da imagem bruta em uma compreensão complexa dos recursos presentes na imagem.

Essa também é a razão pela qual as redes neurais convolucionais são capazes de generalizar bem: elas são capazes de capturar as invariâncias e as características definidoras dentro das classes (por exemplo, gatos x cães) que são agnósticas ao ruído de fundo e outros incômodos. Assim, em algum lugar entre onde a imagem bruta é alimentada no modelo e o rótulo de classificação de saída, o modelo serve como um extrator de recurso complexo. Acessando camadas intermediárias do modelo, você pode descrever o conteúdo e o estilo das imagens de entrada.

Construir o modelo

As redes na tf.keras.applications são projetados de modo que você pode facilmente extrair os valores de camadas intermediárias usando a API funcional Keras.

Para definir um modelo usando a API funcional, especifique as entradas e saídas:

model = Model(inputs, outputs)

Esta função a seguir cria um modelo VGG19 que retorna uma lista de saídas da camada intermediária:

def vgg_layers(layer_names):
  """ Creates a vgg model that returns a list of intermediate output values."""
  # Load our model. Load pretrained VGG, trained on imagenet data
  vgg = tf.keras.applications.VGG19(include_top=False, weights='imagenet')
  vgg.trainable = False

  outputs = [vgg.get_layer(name).output for name in layer_names]

  model = tf.keras.Model([vgg.input], outputs)
  return model

E para criar o modelo:

style_extractor = vgg_layers(style_layers)
style_outputs = style_extractor(style_image*255)

#Look at the statistics of each layer's output
for name, output in zip(style_layers, style_outputs):
  print(name)
  print("  shape: ", output.numpy().shape)
  print("  min: ", output.numpy().min())
  print("  max: ", output.numpy().max())
  print("  mean: ", output.numpy().mean())
  print()
block1_conv1
  shape:  (1, 336, 512, 64)
  min:  0.0
  max:  835.5256
  mean:  33.97525

block2_conv1
  shape:  (1, 168, 256, 128)
  min:  0.0
  max:  4625.8857
  mean:  199.82687

block3_conv1
  shape:  (1, 84, 128, 256)
  min:  0.0
  max:  8789.239
  mean:  230.78099

block4_conv1
  shape:  (1, 42, 64, 512)
  min:  0.0
  max:  21566.135
  mean:  791.24005

block5_conv1
  shape:  (1, 21, 32, 512)
  min:  0.0
  max:  3189.2542
  mean:  59.179478

Calcular estilo

O conteúdo de uma imagem é representado pelos valores dos mapas de recursos intermediários.

Acontece que o estilo de uma imagem pode ser descrito pelos meios e correlações entre os diferentes mapas de recursos. Calcule uma matriz de Gram que inclua essas informações pegando o produto externo do vetor de característica consigo mesmo em cada local e calculando a média desse produto externo em todos os locais. Esta matriz de Gram pode ser calculada para uma determinada camada como:

\[G^l_{cd} = \frac{\sum_{ij} F^l_{ijc}(x)F^l_{ijd}(x)}{IJ}\]

Isso pode ser implementado de forma concisa usando o tf.linalg.einsum função:

def gram_matrix(input_tensor):
  result = tf.linalg.einsum('bijc,bijd->bcd', input_tensor, input_tensor)
  input_shape = tf.shape(input_tensor)
  num_locations = tf.cast(input_shape[1]*input_shape[2], tf.float32)
  return result/(num_locations)

Extraia estilo e conteúdo

Construa um modelo que retorne os tensores de estilo e conteúdo.

class StyleContentModel(tf.keras.models.Model):
  def __init__(self, style_layers, content_layers):
    super(StyleContentModel, self).__init__()
    self.vgg = vgg_layers(style_layers + content_layers)
    self.style_layers = style_layers
    self.content_layers = content_layers
    self.num_style_layers = len(style_layers)
    self.vgg.trainable = False

  def call(self, inputs):
    "Expects float input in [0,1]"
    inputs = inputs*255.0
    preprocessed_input = tf.keras.applications.vgg19.preprocess_input(inputs)
    outputs = self.vgg(preprocessed_input)
    style_outputs, content_outputs = (outputs[:self.num_style_layers],
                                      outputs[self.num_style_layers:])

    style_outputs = [gram_matrix(style_output)
                     for style_output in style_outputs]

    content_dict = {content_name: value
                    for content_name, value
                    in zip(self.content_layers, content_outputs)}

    style_dict = {style_name: value
                  for style_name, value
                  in zip(self.style_layers, style_outputs)}

    return {'content': content_dict, 'style': style_dict}

Quando chamado em uma imagem, este modelo retorna a matriz grama (estilo) das style_layers e conteúdo dos content_layers :

extractor = StyleContentModel(style_layers, content_layers)

results = extractor(tf.constant(content_image))

print('Styles:')
for name, output in sorted(results['style'].items()):
  print("  ", name)
  print("    shape: ", output.numpy().shape)
  print("    min: ", output.numpy().min())
  print("    max: ", output.numpy().max())
  print("    mean: ", output.numpy().mean())
  print()

print("Contents:")
for name, output in sorted(results['content'].items()):
  print("  ", name)
  print("    shape: ", output.numpy().shape)
  print("    min: ", output.numpy().min())
  print("    max: ", output.numpy().max())
  print("    mean: ", output.numpy().mean())
Styles:
   block1_conv1
    shape:  (1, 64, 64)
    min:  0.0055228462
    max:  28014.557
    mean:  263.79022

   block2_conv1
    shape:  (1, 128, 128)
    min:  0.0
    max:  61479.496
    mean:  9100.949

   block3_conv1
    shape:  (1, 256, 256)
    min:  0.0
    max:  545623.44
    mean:  7660.976

   block4_conv1
    shape:  (1, 512, 512)
    min:  0.0
    max:  4320502.0
    mean:  134288.84

   block5_conv1
    shape:  (1, 512, 512)
    min:  0.0
    max:  110005.37
    mean:  1487.0378

Contents:
   block5_conv2
    shape:  (1, 26, 32, 512)
    min:  0.0
    max:  2410.8796
    mean:  13.764149

Executar a descida gradiente

Com este extrator de estilo e conteúdo, agora você pode implementar o algoritmo de transferência de estilo. Faça isso calculando o erro quadrático médio para a saída de sua imagem em relação a cada alvo e, em seguida, calcule a soma ponderada dessas perdas.

Defina seu estilo e valores de destino de conteúdo:

style_targets = extractor(style_image)['style']
content_targets = extractor(content_image)['content']

Definir um tf.Variable para conter a imagem para otimizar. Para fazer isso rápido, inicialize-o com a imagem de conteúdo (o tf.Variable deve ser a mesma forma que a imagem de conteúdo):

image = tf.Variable(content_image)

Como esta é uma imagem flutuante, defina uma função para manter os valores de pixel entre 0 e 1:

def clip_0_1(image):
  return tf.clip_by_value(image, clip_value_min=0.0, clip_value_max=1.0)

Crie um otimizador. O documento recomenda LBFGS, mas Adam funciona bem, também:

opt = tf.optimizers.Adam(learning_rate=0.02, beta_1=0.99, epsilon=1e-1)

Para otimizar isso, use uma combinação ponderada das duas perdas para obter a perda total:

style_weight=1e-2
content_weight=1e4
def style_content_loss(outputs):
    style_outputs = outputs['style']
    content_outputs = outputs['content']
    style_loss = tf.add_n([tf.reduce_mean((style_outputs[name]-style_targets[name])**2) 
                           for name in style_outputs.keys()])
    style_loss *= style_weight / num_style_layers

    content_loss = tf.add_n([tf.reduce_mean((content_outputs[name]-content_targets[name])**2) 
                             for name in content_outputs.keys()])
    content_loss *= content_weight / num_content_layers
    loss = style_loss + content_loss
    return loss

Use tf.GradientTape para atualizar a imagem.

@tf.function()
def train_step(image):
  with tf.GradientTape() as tape:
    outputs = extractor(image)
    loss = style_content_loss(outputs)

  grad = tape.gradient(loss, image)
  opt.apply_gradients([(grad, image)])
  image.assign(clip_0_1(image))

Agora execute algumas etapas para testar:

train_step(image)
train_step(image)
train_step(image)
tensor_to_image(image)

png

Como está funcionando, execute uma otimização mais longa:

import time
start = time.time()

epochs = 10
steps_per_epoch = 100

step = 0
for n in range(epochs):
  for m in range(steps_per_epoch):
    step += 1
    train_step(image)
    print(".", end='', flush=True)
  display.clear_output(wait=True)
  display.display(tensor_to_image(image))
  print("Train step: {}".format(step))

end = time.time()
print("Total time: {:.1f}".format(end-start))

png

Train step: 1000
Total time: 20.5

Perda de variação total

Uma desvantagem dessa implementação básica é que ela produz muitos artefatos de alta frequência. Diminua-os usando um termo de regularização explícito nos componentes de alta frequência da imagem. Na transferência de estilo, este é muitas vezes chamado a perda total variação:

def high_pass_x_y(image):
  x_var = image[:, :, 1:, :] - image[:, :, :-1, :]
  y_var = image[:, 1:, :, :] - image[:, :-1, :, :]

  return x_var, y_var
x_deltas, y_deltas = high_pass_x_y(content_image)

plt.figure(figsize=(14, 10))
plt.subplot(2, 2, 1)
imshow(clip_0_1(2*y_deltas+0.5), "Horizontal Deltas: Original")

plt.subplot(2, 2, 2)
imshow(clip_0_1(2*x_deltas+0.5), "Vertical Deltas: Original")

x_deltas, y_deltas = high_pass_x_y(image)

plt.subplot(2, 2, 3)
imshow(clip_0_1(2*y_deltas+0.5), "Horizontal Deltas: Styled")

plt.subplot(2, 2, 4)
imshow(clip_0_1(2*x_deltas+0.5), "Vertical Deltas: Styled")

png

Isso mostra como os componentes de alta frequência aumentaram.

Além disso, esse componente de alta frequência é basicamente um detector de borda. Você pode obter uma saída semelhante do detector de bordas Sobel, por exemplo:

plt.figure(figsize=(14, 10))

sobel = tf.image.sobel_edges(content_image)
plt.subplot(1, 2, 1)
imshow(clip_0_1(sobel[..., 0]/4+0.5), "Horizontal Sobel-edges")
plt.subplot(1, 2, 2)
imshow(clip_0_1(sobel[..., 1]/4+0.5), "Vertical Sobel-edges")

png

A perda de regularização associada a isso é a soma dos quadrados dos valores:

def total_variation_loss(image):
  x_deltas, y_deltas = high_pass_x_y(image)
  return tf.reduce_sum(tf.abs(x_deltas)) + tf.reduce_sum(tf.abs(y_deltas))
total_variation_loss(image).numpy()
149298.19

Isso demonstrou o que faz. Mas não há necessidade de implementá-lo sozinho, o TensorFlow inclui uma implementação padrão:

tf.image.total_variation(image).numpy()
array([149298.19], dtype=float32)

Execute novamente a otimização

Escolha um peso para o total_variation_loss :

total_variation_weight=30

Agora incluí-lo no train_step função:

@tf.function()
def train_step(image):
  with tf.GradientTape() as tape:
    outputs = extractor(image)
    loss = style_content_loss(outputs)
    loss += total_variation_weight*tf.image.total_variation(image)

  grad = tape.gradient(loss, image)
  opt.apply_gradients([(grad, image)])
  image.assign(clip_0_1(image))

Reinicialize a variável de otimização:

image = tf.Variable(content_image)

E execute a otimização:

import time
start = time.time()

epochs = 10
steps_per_epoch = 100

step = 0
for n in range(epochs):
  for m in range(steps_per_epoch):
    step += 1
    train_step(image)
    print(".", end='', flush=True)
  display.clear_output(wait=True)
  display.display(tensor_to_image(image))
  print("Train step: {}".format(step))

end = time.time()
print("Total time: {:.1f}".format(end-start))

png

Train step: 1000
Total time: 21.5

Finalmente, salve o resultado:

file_name = 'stylized-image.png'
tensor_to_image(image).save(file_name)

try:
  from google.colab import files
except ImportError:
   pass
else:
  files.download(file_name)

Saber mais

Este tutorial demonstra o algoritmo de transferência de estilo original. Para uma aplicação simples de transferência de estilo confira este tutorial para saber mais sobre como usar o modelo de transferência de estilo de imagem arbitrária de TensorFlow Hub .