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用数耳闻话:把己摄影成了英公一齐加以索名画

时间:2018-10-08 03:37来源:未知 作者:admin 点击:
提宗前段时间红遍对象圈的 Prisma,能好多对象邑还蜻蜓点水:输入壹张己己己的相片,又选壹个 Prisma 内置的名画滤镜,几秒之后就能违反掉落壹张名画风的新相片。 绝全片断用户能条

  提宗前段时间红遍对象圈的 Prisma,能好多对象邑还蜻蜓点水:输入壹张己己己的相片,又选壹个 Prisma 内置的名画滤镜,几秒之后就能违反掉落壹张名画风的新相片。

  用数耳闻话:把己摄影成了英公一齐加以索名画 哪种算法最高效?

  绝全片断用户能条是经度过 Prisma 度过了壹把当画的瘾,但关于以次猿们到来说,偏偏违反掉落壹张干风迥异的新相片如同还远远不够。

  迩到来,拥有位本国开辟者根据 fast.ai 平台开办的吃水念书代码即兴实课程,亲顺手完成了壹个相片干风替换器,并对几种微少见的优募化算法的干用终止了概括对比,终极以图表加以落客的方法记载上。

  下面就让我们遂从干者的脚丫儿子步,壹道看看一齐竟哪种算法最高效(以次猿是怎么玩变质 Prisma 的)。原文到来己 medium.com ,雷锋网(帮群号:雷锋网)编译。文中相干的代码开源地址和原落客地址见文末了。

  效实1:什么是干风替换器(style transfer)?

  所谓相片干风替换器,坚硬是相像 Prisma 的,替换相片干风的绵软件 App。他们吧嗒取 A 相片的干风特点(普畅通邑是壹张名画),然后将此雕刻种特点运用到 B 相片的情节上,从而生成了全新的相片 C。

  效实2:怎么隔河相望壹张相片的干风和情节?

  运用卷积神物经网绕(CNN)。鉴于 AlexNet 曾经成地将 CNN 运用于目的识佩(即决定图像中的主体情节),同时在 2012 年主带了最流行壹代的计算机视觉竞赛,故此 CNN 是当前用于图像目的识佩的最流行壹代和拥有效的方法。

  骈杂说,CNN 是经度过念书构建在先图层上的各个度过滤器层到来识佩对象的。比如,第壹层畅通日用到来念书识佩骈杂的图案,比如物体的边际和棱角。中间男层能用到来识佩更骈杂的图案,比如人物的眼镜、汽车的轮胎等。Jason Yosinski 父亲神物曾不才面此雕刻个视频中详细伸见了 CNN 的相干情节。

  https://www.youtube.com/watch?v=AgkfIQ4IGaM

  雄心证皓,CNN 第壹层中的度过滤器对应于壹张相片的干风,带拥有画笔描边、纹理等。靠后的图层中的度过滤器对应于识佩图像中的主体,比如狗,修盖物或壹座地脊等。

  比如,将壹幅一齐加以索的画干输入 CNN,并剖析第壹层(样式层)拥有好多度过滤器被激活,就却以违反掉落该画干的样式体即兴。异样,经度过最末壹层(情节层)的剖析,我们也却以违反掉落画干情节的体即兴。

  效实3:怎么将干风和情节融合在壹道? (责任编辑:admin)

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