[python] 파이썬 PyTorch에서 뉴럴 스타일 트랜스퍼를 사용하는 방법은?

22 Nov 2023

python

뉴럴 스타일 트랜스퍼는 이미지에 한 스타일을 다른 이미지에 적용하여 새로운 이미지를 생성하는 알고리즘입니다. 이는 딥 러닝 모델을 기반으로 하며, PyTorch는 이러한 작업을 수행하는 데 매우 효과적인 프레임워크입니다.

다음은 PyTorch를 사용하여 뉴럴 스타일 트랜스퍼를 구현하는 단계입니다:

필수 패키지 설치: torch, torchvision, numpy를 포함한 필수 패키지를 설치합니다.
전처리: 입력 이미지와 스타일 이미지를 전처리합니다. PyTorch에서는 일반적으로 이미지를 [0, 1] 범위로 정규화하는 것이 좋습니다. 또한, 이미지를 PyTorch 텐서로 변환해야 합니다.

import torch
import torchvision.transforms as transforms
from PIL import Image

def preprocess(image_path):
    transform = transforms.Compose([
        transforms.Resize(256),
        transforms.CenterCrop(224),
        transforms.ToTensor(),
        transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]),
    ])
    image = Image.open(image_path)
    image = transform(image).unsqueeze(0)
    return image

content_image = preprocess("content.jpg")
style_image = preprocess("style.jpg")

모델 로드: 뉴럴 스타일 트랜스퍼 모델을 로드합니다. 토치의 torchvision.models 모듈에서 미리 훈련된 모델을 사용할 수 있습니다. 일반적으로 VGG-19 모델을 사용합니다.

import torch.nn as nn
import torchvision.models as models

class StyleTransferModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(StyleTransferModel, self).__init__()
        self.vgg = models.vgg19(pretrained=True).features
        self.layer_names = ["0", "5", "10", "19", "28"]
    
    def forward(self, x):
        features = []
        for name, layer in self.vgg._modules.items():
            x = layer(x)
            if name in self.layer_names:
                features.append(x)
        return features

model = StyleTransferModel()

스타일 트랜스퍼: 입력 이미지와 스타일 이미지를 사용하여 새로운 이미지를 생성합니다. 이러한 과정은 이미지의 콘텐츠 손실과 스타일 손실을 최소화하는 방식으로 이루어집니다. 일반적으로 경사하강법을 사용하여 최적화를 수행합니다.

def style_transfer(content_image, style_image, num_steps=200, style_weight=1000000, content_weight=1):
    input_image = content_image.clone()
    optimizer = torch.optim.Adam([input_image.requires_grad_()], lr=0.01)
    
    for step in range(num_steps):
        optimizer.zero_grad()
        features = model(input_image)
        
        content_loss = compute_content_loss(features, content_image)
        style_loss = compute_style_loss(features, style_image)
        
        total_loss = content_weight * content_loss + style_weight * style_loss
        total_loss.backward()
        optimizer.step()
        
    return input_image

결과 확인: 스타일 트랜스퍼가 적용된 결과 이미지를 확인합니다.

output_image = style_transfer(content_image, style_image)
output_image = deprocess(output_image)

# 결과 이미지 출력
output_image.show()

위의 단계들을 차례로 수행하면 PyTorch에서 뉴럴 스타일 트랜스퍼를 구현할 수 있습니다. 이를 통해 다양한 이미지에 스타일을 적용하여 창의적이고 흥미로운 결과를 얻을 수 있습니다.

참고 자료: