iOS 图片风格转换(CoreML)

6. 运行条件

  • Mac OS 10.12.6
  • Xcode 9 beta 6
  • Python 3.1
  • Tensorflow 1.0
  • Keras 2
  • Coremltools 0.4.0

《仙剑奇侠传》,图片来自网络

5.2 合成图颜色转换

图表风格转换在我看来有一些是破例可是也是沉重的,这就是颜色的搬迁。我么可以见见在示例图2中,合成图是使用梵高的星空转换出来的图纸,全部图片纹理以及颜色举办了变动。这些时候如若大家盼望保留原图的水彩而未知合成图的纹路,就能够使用YUV颜色空间拓展更换。

示例图2

YUV是图片的一种多少格式,YUV中的“Y”表示图片的接头程度;“U”代表色度,也称为饱和度;“V”代表浓度。从YUV的示例图大家可以很明亮的收看他俩的切实意思。

YUV示例

在这里我们得以看到里边U以及V可以很好代表图片的水彩,而Y代表了图片的绝大多数内容。因而我们可以移植原图的U以及V到合成图上,就足以拿走示例图2中的颜色转换合成图了。

大隐剧院

前日和同事相约在大隐剧院看戏,出发前查了一晃地理地点,竟然在紧挨着世贸天阶的“时髦大厦”里面。我弹指间了然它为什么叫“大隐剧院”了——这样一个主意剧院竟然藏匿于迪拜最热闹的商圈里,楼下是人来人往的市场,楼上是闻明的“风尚集团”——果然是“大隐隐于市”。

前天来看《驴得水》,恰好是几位主演齐聚一堂重新演绎的本子。故事以实事求是的背景起首,以荒诞的作风截止,中间则极尽调侃之能是:

一位铁匠竟然成了“教育我们”;一位教育局特派员拿起始枪想杀就杀;一位女导师为了弥补时势承担了冤枉的罪恶;而校长和其余老师为了贯彻曾经的教育优质,不得不做出更为多有悖人性的选料……

全剧用“粉红色幽默”的情势讲述了那个荒唐而又实在的故事,很风趣,却又很可悲。

到最终,几位带着完美来到乡村的导师,早已在那一个过程中错过了“人性”,只剩下空荡荡的口号飘扬在戏台上空:“要改成中国农夫的贪、愚、弱、私”……

得天独厚就这样撞死在具体的铁墙上,让人叹息。

《驴得水》,图片来源网络

在走进大隐剧院往日,我有瞬间回顾自己四年前一度来过此处。

二零一三年青春,我抢到了喜爱的歌者新专辑发布会的票。为了见到他,我随着众多歌迷在时髦大厦楼下排了许久的队,上楼之后还绕着发布会主厅排了好几圈,才终于能进来坐坐。又不知等了多长时间,我才总算在整场的欢呼声和尖叫声中,见到了那么些让自身喜爱了十多年的演唱者。

这是自个儿先是次来法国首都CBD,第五重放到东三环富丽堂皇的高楼,也首先次有时机那么中远距离的看来自己喜爱的歌者。

这时候自己还不知底这里是大隐剧场,也许,这时候还未曾大隐剧场。

四年后当我坐在同一个大厅里,面对着同一个舞台时,当年这种激动的心怀又再次显露了上来。

当自家看完《驴得水》,走出大隐剧场时,这里对我而言就是勾兑了各样繁复记念的地点。既有很单纯的来看偶像的欢欣,也有看齐了“黑色幽默”之后的构思。

往期回首:
京城·平时 |
剧场篇(一):那一个比活着更深入的相声剧,是自个儿连结世界的措施

首都·平常 |
剧场篇(二):每一个舞台都是一个全新的世界

7. Demo

此处自己将长存的风骨转换模型集合在一块儿写了一个风格转换Demo,具体可以见截图:

shoot1.jpeg

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shoot6.jpeg

Demo地址:https://github.com/kingandyoga/StyleTransfer-iOS

迪拜人艺

香水之都人民艺术剧院,简称上海人艺,或者人艺。人艺演出的剧院叫首都剧场——这个个称呼,从内而外都表露着一种庄重、正经、体面的痛感。

由此,在这边演出的舞剧以及演员,都是在诗剧圈乃至整个演艺圈举足轻重的人物。每一次来此处看戏,我从买票的那一刻起就带上了一种敬畏感。

映像里,我在首都剧场看过濮存昕和胡军演的戏。

《洋麻将》,图片来源于网络

濮存昕演的是《洋麻将》,他在戏里扮演一位住在福利院里、老态龙钟的太爷,一边打着洋麻将一边和龚丽君饰演的外祖母唠嗑,牌桌上的您一言我一语之间,就唠完了两位老人的毕生。

看这部戏的时候,舞台上接近不是自家认识的不行、风华正茂的电视机剧演员濮存昕,而真的是一位独居在福利院里,生命之烛即将燃尽的老翁。他实在是脱掉了影视剧明星的光环,走上相声剧的戏台认认真真地演着戏。

胡军主演的是《人民公敌》,那部戏很抢眼地反其道而行之,通过“戏中戏”的手段来讲故事。胡军好像就是在演他自我——一位正在排练话剧的演员,他在和此外艺人对台词,又仿佛早就是剧中的人员。就这么解构了本来很沉重很严穆的主旨,在一种轻松的气氛中讲述了一个“好人”被逼成“人民公敌”的故事。

看戏在此以前自己才刚看完他的综艺节目《二伯去何方》,脑公里或者她安详、就算很爱外孙子却不知该怎么样发挥的荧幕形象。但她出现在音乐剧舞台上时,这种熟知的疏离感就发生了,舞台上既是胡军本人,又是剧中的“人民公敌”。这种表演手法让人记念长远。

来人艺看戏,总能看到局部影片大明星,他们满怀一颗敬畏之心在歌舞剧舞台上演出,给观众们带来一个又一个的好故事。诗剧的舞台很小,最多不过千余名观众坐在台前寓目,可他们不要懈怠,仍旧一丝不苟地形成着每一句台词和每一个动作。
如此这般的艺人和这样的表演,才是值得珍贵和敬畏的。

5. 细节优化

保利剧院

保利剧院是自身常去的一个剧院,它是一个不折不扣的“大剧院”,有上下两层观众席。在此处上演的舞剧,往往具备伟大的叙事场合和综上说述的舞台效果。

在本人抱有的观剧体验里,舞台效果最炫酷的就要数在这里上演的《仙剑奇侠传》了。当舞台灯光亮起时,古色古香的室内场景已然显示在前边。时空仿佛一下子超过了千年,刹那间将观众带回了记念中的这么些世界。

同时,舞台上还有一个巨大的背景板,许多大现象投影在地方,像城镇、街道、竹林等等。当李逍遥在戏台上频频时,好像真的行走在非凡年代里。

《仙剑奇侠传》,图片来源网络

最炫酷的要数剧中的对打场地。

舞台上从天而降了一个半晶莹剔透的帷幕,灯光投影在地点暴发了特技般的效果。演员吊着威亚悬在上空中,当他挥手手中的剑时,幕布上就会现出绝对支剑,一齐向反派进攻;舞台后方的背景板上是打斗发生的锁妖塔,随着每五回进攻还会有碎石掉下来,让见到的群情惊胆战。再加上大气磅礴的背景音乐在此时响起,好像真的进入了一个奇异的社会风气中间。

即便自己不是《仙剑》的游戏粉和电视机剧粉,但在这么的视听盛宴中,我要么被它的外场和人选所深深吸引了。

4. 代码实现

  CoreML对图片的拍卖都需要将图片转换成为CVPixelBufferRef多少,这里提供一段UIImageCVPixelBufferRef的代码。

CVPixelBufferRef转换代码

  将图片转换成为CVPixelBufferRef尔后放入模型举办拍卖生成Output并得到结果,结果也是一个CVPixelBufferRef的数据。

Output

  所以这里大家还需要将CVPixelBufferRef转回去UIImage,具体的贯彻代码如下:

image.png

更多具体的代码见项目。

前年的终极一个月,我花了30天的时刻,思考“迪拜”对于自身的意思。
每天,我都会记录一个印象深刻的地点,和暴发在这边的故事。这么些零碎的、独特的、难忘的记得,就这么成为了我的新加坡市惯常。也让一无所有的自我,死心塌地地爱上了这座城市。

3. CoreML介绍

  CoreML 是 Apple 二〇一九年 WWDC
新生产面向开发者的机械学习框架。假诺我们有一个MLModel我们可以容易的行使Model举办结果的前瞻,所有的MLModel都会有以下结构。

MLModel结构

  一般一个MLModel文件会席卷MLInput,MLModel,MLOutput三部分,大家将数据封装成为Input并交付给MLModel,模型会展开结果揣测并出口预测结果Output,我们再将猜度的结果转换成为我们需要的数据类型。

5.1 合成图生效率果转换

偶尔我们会觉得合成图片的效能并不如意,如下边的演示图1跟2,大家可以看来2早就跟1差距十分的大了,一定水平上我会觉得风格过度了。这多少个时候我们得以因而调整合成图的听一直换取全体构图的完整性,比如说图3的风骨只有50%。大家得以看到图3成像会越来越具体而又有特有风味。另外还足以通过调整比较度,颜色饱和度来调动构图,这里就需要按照图片消耗更多的光阴了。

示例图 @Fzliu

1. 前言

  图片风格转换最早进入人们的视野,估摸就是Prisma这款来自俄Rose的网红App。他采用神经网络(多层卷积神经网络)将图纸转换成为一定风格艺术照片。利用图片风格转换算法,我们得以将一个图纸放入以及磨炼好的神经网络模型举办前瞻结果得到风格截然不同,独具特色的图纸。随着iOS11苹果推出了CoreML,我们可以很自在将操练好的这多少个风格转换模型转换成为苹果的CoreML
Model,并动用这些模型来进展图纸风格转换。

图片风格转换 @Prisma

2. 图纸风格转换算法介绍

  2015年,德国科学家 Gatys等人发布一篇名为《A Neural Algorithm of
Artistic
Style》的舆论,打开了神经网络在图像艺术创作的大门。作者拔取VGG16模子对一张原图(Content
Image)和一张风格图(Style
Image)分别开展图像特征提取。通过选拔对二种特色构造损失函数,对一张起首化图片举办损失值总括并报告重绘图像拿到生成图(Generated
Image)。可是这个算法每五次生成一张图片都急需举行五次网络磨练,需要消耗的岁月相比长。复旦高校的约翰逊(Johnson)[6]等人指出了高速风格转移算法,磨练一个网络,对于随意一张图片都足以变换成为网络对应的作风。快速转换算法包含六个网络。一个为图片转换网络(Image
Transform Network),一个为损失网络(Loss
Network)。在练习阶段选用大量图片用六个网络开展磨炼取得模型,在输出阶段套用模型将结果开展输出得到生成图。他们查获的网络绝对Gatys的模型获得生成图的进度快上三个数据级。我们在中兴上开展图片风格转换的时候可以应用约翰逊的艺术飞快的生成风格图片,当然使用Gatys的不二法门也是可以的,可是在生成图片的时候会耗费更多的时候。

高效风格迁移算法

  上图即是迅速风格迁移算法的全部布局图,该算法包括图形转换网络和损失统计网络。其中图片转换网络是一个多层卷积神经网络,它将一张输入的本来面目图片转换成为一张生成图片。损失统计网络是一个VGG-16网络,用于总结图片转换网络生成图片对于我们输入的风格图和原图之间的损失大小。通过测算生成图与原图的情节损失以及生成图与风格图的品格损失大小来判定生成图的质料。通过持续精打细算来缩小损失,反向传播到图片转换网络并对其进展优化,最后赢得合格的图片风格转换模型。而以此模型就足以被大家不停用来进行图片到现实某一作风的变换。

8. 参考文献

  • [1]. Ethan Chan and Rishabh Bhargava. Show, Divide and Neural:
    Weighted Style Transfer[D]. Stanford University,2016
  • [2]. Leon A. Gatys, Alexander S. Ecker,Matthias Bethge. A Neural
    Algorithm of Artistic Style[D]. Germany,2015
  • [3]. Justin Johnson, Alexandre Alahi, Li Fei-Fei. Perceptual
    Losses for Real-Time Style Transfer and Super-Resolution[D].
    Stanford University,2016
  • [4]. Leon A.Gatys, Matthias Bethge, Aaron Hertzmann, Eli
    Shechtman.Preserving Color in Neural Artistic Style
    Transfer[D].Germany,2016
  • [5]. Apple Core ML documentation
    (https://developer.apple.com/documentation/coreml)
  • [6]. Style Transfer
    Sample(https://github.com/fzliu/style-transfer)
  • [7]. MLModelZoo

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