风格迁移 <从锅炉工到AI专家(8)>中我们介绍了一个"图片风格迁移"的例子.因为所引用的作品中使用了TensorFlow 1.x的代码,算法也相对复杂,所以文中没有仔细介绍风格迁移的原理. 今天在TensorFlow 2.0的帮助,和新算法思想的优化下,实现同样功能的代码量大幅减少,结构也越发清晰.所以今天就来讲讲这个话题. "风格迁移"指的是将艺术作品的笔触.技法等表现出来的视觉效果,应用在普通照片上,使得所生成的图片,类似使用同样笔触.技法所绘制完…

注:原项目名叫deep-painterly-harmonization,这里我缩写下称呼其为“DPH” 注:原项目GIT链接:https://github.com/luanfujun/deep-painterly-harmonization DPH是深度学习中的一个应用方向,被称为风格迁移,即将A图的风格迁移到B图,DPH的作者在风格迁移的基础上实现了将B图无缝嵌入A图,示例如下图所示: 我们就不讨论具体技术细节了,这里简单地写一个安装和使用教程给大家. 坑描述: 1)一定要用物理机,而且是N卡…

图像风格迁移(Style Transfer)是一种计算机视觉技术,旨在将一幅图像的风格应用到另一幅图像上,从而生成一幅新图像,该新图像结合了两幅原始图像的特点,目的是达到一种风格化叠加的效果,本次我们使用Stable-Diffusion结合ControlNet来实现图像风格迁移效果. 安装ControlNet插件 首先确保本地已经安装并且配置好了Stable-Diffusion-Webui服务,关于Stable-Diffusion-Webui,请参见:人工智能,丹青圣手,全平台(原生/Docke…

写在前面 本文为资料整合,没有原创内容,方便自己查找和学习, 花费了一晚上把sd安装好,又花了大半天了解sd周边的知识,终于体会到为啥这些生成式AI被称为魔法了,魔法使用前要吟唱类比到AI上不就是那些关键词参数什么的吗,描述的越具体生成的东西越具体.可以想象现在还需要手动输入词语的魔法,结合语音识别即可实现真吟唱效果,再结合脑机接口达成无需吟唱的效果...所思即所得,那时候才真正拼才华和想象力. 对普通人来说,AI几乎就是魔法.未来可期! 安装(签订契约) Home · AUTOMATIC111…

提示词 Prompt Prompt 是输入到文生图模型的文字,不同的 Prompt 对于生成的图像质量有较大的影响 支持的语言Stable Diffusion, NovelAI等模型支持的输入语言为英语,SD支持用自然语言描述,不过还是推荐使用用逗号分隔的一个个的关键词来写,当然表情符号,emoji,甚至一些日语都是可以用的. tag语法分隔:不同的关键词tag之间,需要使用英文逗号,分隔,逗号前后有空格或者换行是不碍事的ex:1girl,loli,long hair,low twintails…

目录 界面参数 采样器 文生图(txt2img) 图生图(img2img) 模型下载 界面参数 在使用 Stable Diffusion 开源 AI 绘画之前,需要了解一下绘画的界面和一些参数的意义 目前 AI 绘画对中文提示词的效果不好,尽量使用英文提示词 最主要一些参数如下: Prompt: 正向提示词,也就是 tag,提示词越多,AI 绘图结果会更加精准 Negative prompt: 反向提示词,也就是反向 tag Width / Height:要生成的图片尺寸.尺寸越大,越耗性能,耗…

要用好 Stable Diffusion,最最重要的就是掌握 Prompt(提示词).由于提示词对于生成图的影响甚大,所以被称为魔法,用得好惊天动地,用不好魂飞魄散 . 因此本篇整理下提示词的语法(魔法咒语).如何使用(如何吟唱).以及一些需要注意的细节问题(避免翻车). 基础语法 在提示词中我们使用 , 对提示词进行分割,而每个部分的提示语可以有不同类型,比如:自然语法.标签语法.emoji 或者是颜文字. 自然语法 Stable Diffusion 的提示词支持自然语法,比如告诉它 a gi…

『cs231n』卷积神经网络的可视化应用 文件目录 vgg16.py import os import numpy as np import tensorflow as tf from download import exist_or_download model_url = 'https://s3.amazonaws.com/cadl/models/vgg16.tfmodel' model_dir = 'vgg16/' model_name = 'vgg16.tfmodel' def mode…

风格迁移 风格迁移算法经历多次定义和更新,现在应用在许多智能手机APP上. 风格迁移在保留目标图片内容的基础上,将图片风格引用在目标图片上. 风格本质上是指在各种空间尺度上图像中的纹理,颜色和视觉图案;内容是图像的高级宏观结构. 实现风格迁移背后的关键概念与所有深度学习算法的核心相同:定义了一个损失函数来指定想要实现的目标,并最大限度地减少这种损失. 知道自己想要实现的目标:在采用参考图像的样式的同时保留原始图像的内容.如果我们能够在数学上定义内容和样式,那么最小化的适当损失函数将是以下内容:…

引自:深度学习实践:使用Tensorflow实现快速风格迁移 一.风格迁移简介 风格迁移(Style Transfer)是深度学习众多应用中非常有趣的一种,如图,我们可以使用这种方法把一张图片的风格“迁移”到另一张图片上: 然而,原始的风格迁移(论文地址:https://arxiv.org/pdf/1508.06576v2.pdf)的速度是非常慢的.在GPU上,生成一张图片都需要10分钟左右,而如果只使用CPU而不使用GPU运行程序,甚至需要几个小时.这个时间还会随着图片尺寸的增大而迅速增大.…