[파이썬] 딥러닝을 이용한 미디어 생성

01 Sep 2023

python

deep-learning

딥러닝은 최근 몇 년간 미디어 생성 분야에서 큰 관심을 받고 있습니다. 특히 이미지, 음악, 텍스트와 같은 다양한 미디어를 생성하는 분야에서 딥러닝은 혁신적인 결과를 보여줍니다. 이번 글에서는 파이썬을 사용하여 딥러닝을 활용한 미디어 생성에 대해 알아보겠습니다.

이미지 생성

딥러닝을 이용한 이미지 생성은 생성적 적대 신경망이라고 불리는 GAN (Generative Adversarial Networks) 모델을 주로 사용합니다. GAN은 생성자와 판별자라는 두 개의 신경망을 사용하여 실제와 유사한 이미지를 생성합니다.

아래는 GAN 모델을 이용한 이미지 생성의 간단한 예제 코드입니다.

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers

# 생성자 모델 구현
def make_generator_model():
    model = tf.keras.Sequential()
    model.add(layers.Dense(7*7*256, use_bias=False, input_shape=(100,)))
    model.add(layers.BatchNormalization())
    model.add(layers.LeakyReLU())

    model.add(layers.Reshape((7, 7, 256)))
    assert model.output_shape == (None, 7, 7, 256)

    model.add(layers.Conv2DTranspose(128, (5, 5), strides=(1, 1), padding='same', use_bias=False))
    assert model.output_shape == (None, 7, 7, 128)
    model.add(layers.BatchNormalization())
    model.add(layers.LeakyReLU())

    model.add(layers.Conv2DTranspose(64, (5, 5), strides=(2, 2), padding='same', use_bias=False))
    assert model.output_shape == (None, 14, 14, 64)
    model.add(layers.BatchNormalization())
    model.add(layers.LeakyReLU())

    model.add(layers.Conv2DTranspose(1, (5, 5), strides=(2, 2), padding='same', use_bias=False, activation='tanh'))
    assert model.output_shape == (None, 28, 28, 1)

    return model

# 이미지 생성 함수
def generate_images(model, test_input):
    predictions = model(test_input, training=False)
    fig = plt.figure(figsize=(4, 4))

    for i in range(predictions.shape[0]):
        plt.subplot(4, 4, i + 1)
        plt.imshow(predictions[i, :, :, 0] * 127.5 + 127.5, cmap='gray')
        plt.axis('off')

    plt.show()

# 예제 실행
generator = make_generator_model()
noise = tf.random.normal([16, 100])
generate_images(generator, noise)

이 코드는 텐서플로우를 사용하여 GAN 모델을 생성하고, 랜덤한 노이즈 벡터를 입력으로 넣어 이미지를 생성하는 예제입니다. 생성된 이미지는 그레이스케일로 표현되며, ‘generate_images’ 함수를 통해 시각화됩니다.

음악 생성

딥러닝을 이용한 음악 생성은 순환 신경망 (Recurrent Neural Networks, RNN)을 주로 사용합니다. RNN은 이전 시퀀스의 정보를 기억하여 현재 시퀀스를 생성하는 모델로, 음악의 시간적인 특성을 잘 반영할 수 있습니다.

아래는 RNN 모델을 사용하여 음악을 생성하는 예제 코드입니다.

from music21 import *
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense

# 음악 데이터 전처리
midi_data = converter.parse("song.mid")
midi_data = midi_data.normalise().chordify()
corpus = []

for chord in midi_data.recurse().getElementsByClass('Chord'):
    notes = '.'.join(n.nameWithOctave for n in chord.pitches)
    corpus.append(notes)

# 음악 생성 모델 구현
model = Sequential()
model.add(LSTM(128, input_shape=(None, 1)))
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dense(len(corpus), activation='softmax'))
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy')

# 음악 생성 함수
def generate_music(model, seed, num_steps):
    result = seed
    for _ in range(num_steps):
        seed_encoded = [corpus.index(n) for n in seed.split('.')]
        seed_encoded = np.reshape(seed_encoded, (1, len(seed_encoded), 1))
        prediction = model.predict(seed_encoded)
        index = np.argmax(prediction)
        note = corpus[index]
        result += '.' + note
        seed = seed.split('.')[1:] + [note]

    return result

# 예제 실행
seed = 'C4.E4.G4'
generated_music = generate_music(model, seed, num_steps=32)
print(generated_music)

이 코드는 music21 라이브러리와 텐서플로우를 사용하여 RNN 모델을 생성하고, 시드 값과 생성할 음악의 길이를 입력으로 넣어 음악을 생성하는 예제입니다. 생성된 음악은 텍스트 형태로 출력됩니다.

텍스트 생성

딥러닝을 이용한 텍스트 생성은 주로 장르에 맞는 텍스트 데이터를 학습한 후, 새로운 텍스트를 생성하는 방식으로 이루어집니다. LSTM 등의 재귀 신경망 모델을 사용하여 텍스트의 시퀀스 정보를 학습하고, 새로운 텍스트를 생성할 수 있습니다.

아래는 LSTM 모델을 사용하여 텍스트를 생성하는 예제 코드입니다.

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense
import numpy as np

# 텍스트 데이터 전처리
text_data = open("corpus.txt").read()
chars = sorted(list(set(text_data)))
char_to_idx = {ch: i for i, ch in enumerate(chars)}
idx_to_char = {i: ch for i, ch in enumerate(chars)}
num_chars = len(text_data)
vocab_size = len(chars)

# 텍스트 생성 모델 구현
model = Sequential()
model.add(LSTM(256, input_shape=(seq_length, vocab_size)))
model.add(Dense(vocab_size, activation='softmax'))
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy')

# 텍스트 생성 함수
def generate_text(model, seed, num_chars):
    result = seed
    for _ in range(num_chars):
        x = np.zeros((1, seq_length, vocab_size))
        for t, char in enumerate(seed):
            x[0, t, char_to_idx[char]] = 1
            
        prediction = model.predict(x, verbose=0)[0]
        idx = np.argmax(prediction)
        char = idx_to_char[idx]
        result += char
        seed = seed[1:] + char

    return result

# 예제 실행
seed = 'The weather is'
generated_text = generate_text(model, seed, num_chars=200)
print(generated_text)

이 코드는 텍스트 파일을 불러와 LSTM 모델을 생성하고, 시드 값과 생성할 텍스트의 길이를 입력으로 넣어 텍스트를 생성하는 예제입니다. 생성된 텍스트는 화면에 출력됩니다.

딥러닝을 이용한 미디어 생성은 놀라운 결과를 보여주고 있으며, 계속해서 발전하고 있는 분야입니다. 이러한 기술을 활용하면 예술, 음악, 디자인 등 다양한 분야에서 창의적인 작업을 할 수 있습니다. 딥러닝을 이용한 미디어 생성에 대해 더 알아보고 싶다면, 관련 논문이나 자료들을 참고해보시기 바랍니다.