지난해 기사가 떴다.Tensorflow Lite를 사용한 예술적 스타일 전송원하는 스타일에 따라 콘텐츠 이미지의 스타일이 변경됩니다. 그것은 매우 재미 있고 사용하기 매우 쉽습니다. 이미지의 경로를 지정하기만 하면 완료됩니다. 두 개의 TfLite 모델을 사용합니다. 하나는 스타일을 예측하고 다른 하나는 변환합니다.
따라서 콘텐츠 이미지에 단일 스타일을 전송하는 데 매우 효과적이지만 어떻게 하나 이상의 스타일을 전송할 수 있습니까? 이것이이 기사에서 알게 될 것입니다.
목차
- 예술적 스타일 이전 설명
- 스타일 결합
- 같은 양으로
- 하나의 스타일과 하나의 색상
- 하나가 다른 것보다 우세하다
예술적 스타일 이전 설명
이 섹션에서는 스타일 전송이 어떻게 작동하는지 설명합니다. 이미 그것에 대해 알고 있고 다른 스타일을 결합하고 싶다면 자유롭게 다음 섹션으로 이동하십시오. TensorFlow, NumPy 및 Matplotlib와 같은 필요한 가져오기를 수행합니다. 콘텐츠 및 스타일 이미지의 경로를 설정하고 필요한 Tensorflow Lite 모델을 다운로드합니다.
|_+_|로드된 이미지와 모델을 사용하여 사전 처리해야 합니다. 이미지는 float32 값의 RGB 형식이어야 하며 픽셀 값은 0과 1 사이여야 합니다. 스타일 이미지의 크기는 (1, 256, 256, 3)이어야 하고 콘텐츠 이미지의 크기는 (1, 384, 384, 3)이어야 합니다. Tensorflow 블로그에서는 스타일이나 콘텐츠 이미지에 따라 너비와 높이의 작은 치수를 각각 256 또는 384로 만든 다음 중앙에서 자릅니다.
|_+_|이제 로드된 모델을 사용하여 스타일 이미지의 스타일을 예측해야 합니다. 작업 방법을 알고 싶다면 이 기사를 볼 수 있습니다.Python의 Tensorflow Lite. 만들기 통역사 모델의 출력을 얻습니다. 스타일 모델은 스타일 병목 현상 (1, 1, 1, 100) 모양을 가지고 있으며 여러 스타일을 결합하기 위해 함께 손볼 것입니다.
를 향하여datascience.com
Tensorflow에서 수많은 예술적 스타일 결합
신경 스타일 전송은 Tensorflow에서 매우 쉽지만 하나의 스타일로만 가능합니다. 이미지에 여러 스타일을 적용하는 방법을 알아보세요. 이 Tensorflow 자습서에서는 Tensorflow에서 수많은 예술적 스타일 결합을 살펴봅니다.>