Para utilizar tecnología de inteligencia artificial para celebrar el Día Nacional y el Festival del Medio Otoño, podemos utilizar redes generativas adversarias (GAN) para generar pinturas con un ambiente festivo. Esto se implementará utilizando los marcos de aprendizaje profundo TensorFlow y Keras.
1. Red Adversaria Generativa (GAN)
Las redes generativas adversarias (GAN) son un modelo de aprendizaje profundo propuesto por Ian Goodfellow y otros en la Universidad de Montreal en 2014. Las GAN se entrenan principalmente dejando que dos redes neuronales (generadora y discriminadora) compitan entre sí para lograr la simulación de los datos generados. Se puede utilizar en muchos campos, como síntesis de imágenes, generación de videos, síntesis de voz y generación de texto.
- Síntesis de imágenes:
Caso: DeepDream
Introducción: DeepDream es una herramienta de procesamiento de imágenes basada en GAN que puede lograr una transferencia de estilo profunda de imágenes mediante la introducción de una función de pérdida adversaria.
Código:
ejemplo de código de DeepDream implementado utilizando las bibliotecas TensorFlow y Keras:
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Conv2DTranspose, LeakyReLU, Dense, Flatten
from tensorflow.keras.models import Sequential
def build_generator(noise_dim=100):
model = Sequential()
model.add(Dense(4 * 4 * 256, input_shape=(noise_dim,)))
model.add(Reshape((4, 4, 256)))
model.add(Conv2DTranspose(128, kernel_size=5, strides=2, padding='same'))
model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
model.add(Conv2DTranspose(64, kernel_size=5, strides=2, padding='same'))
model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
model.add(Conv2DTranspose(3, kernel_size=5, strides=2, padding='same', activation='tanh'))
return model
def build_discriminator():
model = Sequential()
model.add(Conv2DTranspose(64, kernel_size=5, strides=2, padding='same', input_shape=(64, 64, 3)))
model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
model.add(Conv2DTranspose(128, kernel_size=5, strides=2, padding='same'))
model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
model.add(Conv2DTranspose(256, kernel_size=5, strides=2, padding='same'))
model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(1))
return model
def build_deepdream(generator, discriminator):
model = Sequential()
model.add(generator)
model.add(discriminator)
return model
- Generación de video:
Caso: VideoGAN
Introducción: VideoGAN es un modelo de generación de video basado en GAN que puede generar escenas dinámicas en la naturaleza.
Código: actualmente no existe un código VideoGAN público completo, pero puede consultar este proyecto: https://github.com/mahasem/video-gan - Síntesis de voz:
Caso: WaveNet
Introducción: WaveNet es un modelo de síntesis de voz basado en GAN que puede generar señales de voz de alta calidad.
Código: ejemplo de código WaveNet implementado usando TensorFlow:
import tensorflow as tf
def build_generator(input_dim, hidden_dim, output_dim):
model = Sequential()
model.add(Dense(hidden_dim, input_dim))
model.add(Reshape((hidden_dim, 1, 1)))
model.add(Conv1D(hidden_dim, kernel_size=3, strides=1, padding='same'))
model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
model.add(Conv1D(hidden_dim, kernel_size=3, strides=1, padding='same'))
model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
model.add(Conv1D(output_dim, kernel_size=3, strides=1, padding='same'))
model.add(Tanh())
def build_discriminator():
model = Sequential()
model.add(Conv1D(hidden_dim, kernel_size=3, strides=1, padding='same', input_shape=(1, input_dim)))
model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
model.add(Conv1D(hidden_dim * 2, kernel_size=3, strides=2, padding='same'))
model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
model.add(Conv1D(hidden_dim * 4, kernel_size=3, strides=2, padding='same'))
model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(1))
return model
def build_wavenet(generator, discriminator):
model = Sequential()
model.add(generator)
model.add(discriminator)
return model
En este ejemplo, primero definimos build_generatorla función que se utilizará para construir el generador. El generador recibe un vector de ruido aleatorio como entrada y luego genera una nueva muestra de voz mediante una serie de operaciones de transformación. A continuación, definimos build_discriminatorla función que se utiliza para construir el discriminador. La tarea del discriminador es distinguir entre muestras de voz reales y muestras falsas generadas por el generador. Finalmente, definimos build_wavenetla función que combina el generador y el discriminador en un modelo WaveNet completo.
Cabe señalar que este ejemplo solo proporciona una versión simplificada de la implementación de WaveNet. En aplicaciones prácticas, WaveNet suele utilizar capas más ocultas y estructuras de red más grandes para generar señales de voz de mayor calidad.
4. Generación de texto:
Caso:
Código GAN: ejemplo de código GAN implementado utilizando las bibliotecas TensorFlow y Keras:
El siguiente es un ejemplo de código GAN (Generative Adversarial Network) implementado utilizando las bibliotecas TensorFlow y Keras:
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Dense, Reshape, Flatten, Conv2DTranspose, LeakyReLU, BatchNormalization, Conv2D, UpSampling2D
from tensorflow.keras.models import Sequential
def build_generator(latent_dim, img_width, img_height):
model = Sequential()
model.add(Dense(128, input_shape=(latent_dim,)))
model.add(Reshape((128, 1, 1)))
model.add(Conv2DTranspose(128, kernel_size=7, strides=2, padding='same'))
model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
model.add(Conv2DTranspose(256, kernel_size=3, strides=2, padding='same'))
model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
model.add(Conv2DTranspose(512, kernel_size=3, strides=2, padding='same'))
model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
model.add(Conv2DTranspose(1024, kernel_size=3, strides=2, padding='same'))
model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
model.add(Conv2DTranspose(2048, kernel_size=3, strides=2, padding='same'))
model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
model.add(Reshape((2048, img_width, img_height)))
return model
def build_discriminator():
model = Sequential()
model.add(Conv2D(1024, kernel_size=4, strides=2, padding='same', input_shape=(2048, img_width, img_height)))
model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
model.add(Conv2D(512, kernel_size=4, strides=2, padding='same'))
model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
model.add(Conv2D(256, kernel_size=4, strides=2, padding='same'))
model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
model.add(Conv2D(128, kernel_size=4, strides=2, padding='same'))
model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(1))
return model
def build_gan(generator, discriminator):
model = Sequential()
model.add(generator)
model.add(discriminator)
return model
# 实例化模型
latent_dim = 100
img_width, img_height = 100, 100
generator = build_generator(latent_dim, img_width, img_height)
discriminator = build_discriminator()
discriminator.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.0002, beta_1=0.5), loss='binary_crossentropy')
discriminator.trainable = False
gan = build_gan(generator, discriminator)
gan.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.0002, beta_1=0.5), loss='binary_crossentropy')
# 训练 GAN
generator, discriminator = gan.layers
for epoch in range(100):
for real_images in np.random.uniform(0, 255, (100, img_width, img_height)):
real_labels = tf.ones((100, 1))
noise = np.random
fake_images = generator(noise)
fake_labels = tf.zeros((100, 1))
all_images = tf.concat((real_images, fake_images), axis=0)
all_labels = tf.concat((real_labels, fake_labels), axis=0)
discriminator.train_on_batch(all_images, all_labels)
# 训练生成器
noise = np.random.normal(0, 1, (100, latent_dim))
gan.train_on_batch(noise, real_labels)
print(f'Epoch {
epoch + 1} finished.')
- Traducción automática:
Caso: Código de traducción automática neuronal (NMT)
: actualmente no hay un código NMT completo disponible públicamente, pero puede consultar este proyecto: https://github.com/Rayhane-mamah/OpenNMT La
traducción automática está en el campo del procesamiento del lenguaje natural Una tarea importante encaminada a la conversión automática entre diferentes idiomas. En los últimos años, con el desarrollo de la tecnología de aprendizaje profundo, los métodos de traducción automática basados en redes neuronales (Neural Machine Translation, NMT) se han generalizado gradualmente. En comparación con los métodos tradicionales de traducción automática basados en frases, NMT puede aprender mejor las dependencias a larga distancia entre idiomas, mejorando así la calidad de la traducción.
La idea central de NMT es representar el idioma de origen y el idioma de destino como vectores respectivamente, y luego convertir el vector del idioma de origen en el vector del idioma de destino a través de un codificador conjunto. Durante el proceso de decodificación, se utiliza una red neuronal recurrente (RNN) o una estructura transformadora para generar secuencias en el idioma de destino.
Actualmente no existe un código NMT público completo, pero puede consultar este proyecto: https://github.com/seq2seq/nemo
Este proyecto es un conjunto de herramientas NMT bidireccional de código abierto que admite una variedad de estructuras de redes neuronales, como el RNN estándar. , LSTM y transformador, etc. Además, nemo también proporciona muchas funciones prácticas, como ajuste de la tasa de aprendizaje, abandono, cálculo de indicadores, etc.
A continuación se muestra un ejemplo básico del uso de nemo para realizar un experimento NMT:
python nemo-translate.py --source lang=zh --target lang=en --model model.json --input input.txt --output output.txt
Entre ellos, model.jsonse encuentra el modelo NMT entrenado, input.txtel texto de entrada del idioma de origen y output.txtel texto de salida del idioma de destino.
Cabe señalar que, aunque nemo proporciona funciones ricas e interfaces flexibles, su uso para tareas NMT reales requiere una cierta comprensión de los campos del aprendizaje profundo y el procesamiento del lenguaje natural. Además, dependiendo de los requisitos reales de la tarea, es posible que sea necesario ajustar y optimizar el modelo hasta cierto punto.
6. Aumento de datos:
Caso:
Código de GAN de aumento de datos: Ejemplo de código de GAN de aumento de datos implementado utilizando las bibliotecas TensorFlow y Keras
El aumento de datos es un método para aumentar el número y la diversidad de muestras de datos a través de ciertas operaciones durante el proceso de entrenamiento. Para mejorar la capacidad de generalización y robustez del modelo. En el campo del aprendizaje profundo, la mejora de datos se utiliza ampliamente en tareas como el reconocimiento de imágenes y el procesamiento del lenguaje natural.
Las GAN (Generative Adversarial Networks) son un modelo de aprendizaje profundo que consta de dos redes neuronales: una red generadora y una red discriminadora. La red generadora intenta generar datos similares a los datos reales, mientras que la red discriminadora intenta diferenciar entre datos reales y generados. Durante el proceso de entrenamiento, el generador y el discriminador compiten continuamente y finalmente el generador puede generar datos similares a los datos reales.
Las GAN con datos aumentados se refieren al uso de GAN para generar nuevas muestras de datos en el proceso de aumento de datos. Estas nuevas muestras de datos pueden aumentar el tamaño y la diversidad del conjunto de entrenamiento, mejorando así el rendimiento del modelo.
El siguiente es un ejemplo de código de GAN de aumento de datos implementadas utilizando las bibliotecas TensorFlow y Keras:
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Dense, Reshape, Conv2DTranspose, LeakyReLU, BatchNormalization, Conv2D, Flatten, Dense
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
import numpy as np
def build_generator(noise_dim=100):
model = Sequential()
model.add(Dense(4 * 4 * 256, input_shape=(noise_dim,)))
model.add(Reshape((4, 4, 256)))
model.add(Conv2DTranspose(128, kernel_size=5, strides=2, padding='same'))
model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
model.add(BatchNormalization())
model.add(Conv2DTranspose(64, kernel_size=5, strides=2, padding='same'))
model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
model.add(BatchNormalization())
model.add(Conv2DTranspose(3, kernel_size=5, strides=2, padding='same', activation='tanh'))
return model
def build_discriminator():
model = Sequential()
model.add(Conv2D(64, kernel_size=5, strides=2, padding='same', input_shape=(64, 64, 3)))
model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
model.add(Conv2D(128, kernel_size=5, strides=2, padding='same'))
model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
model.add(Conv2D(256, kernel_size=5, strides=2, padding='same'))
model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(1))
return model
def build_data_generator(dataset, batch_size=64, noise_dim=100):
generator = build_generator()
discriminator = build_discriminator()
noise = np.random.normal(0, 1, (batch_size, noise_dim))
def sample(noise):
return generator.predict(noise)[0]
def discriminator_predict(image):
return discriminator.predict(image)[0]
data_generator = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((dataset, sample(noise)))
data_generator = data_generator.shuffle(buffer_size=dataset.shape[0]).batch(batch_size)
data_generator = data_generator.map(lambda x, y: (x, y * discriminator_predict(x)[0]))
return data_generator
# Load dataset
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(data).shuffle(buffer_size=data.shape[0]).batch(batch_size)
# Build and train GANs
generator = build_generator()
discriminator = build_discriminator()
data_generator = build_data_generator(dataset)
- Procesamiento de imágenes médicas:
Caso:
Código GAN para la generación de imágenes médicas: Ejemplo de código GAN para la generación de imágenes médicas utilizando las bibliotecas TensorFlow y Keras Las
redes generativas adversarias (GAN) también se utilizan ampliamente en el campo del procesamiento de imágenes médicas, de las cuales la generación de imágenes médicas es una de los casos típicos. . En este caso, las GAN se pueden utilizar para generar imágenes médicas reales, como imágenes de tomografía computarizada, para ayudar a los médicos a diagnosticar y evaluar enfermedades.
El siguiente es un ejemplo de código simple para generar GAN a partir de imágenes médicas implementadas usando las bibliotecas TensorFlow y Keras:
Primero, instale las bibliotecas necesarias:
pip install tensorflow keras numpy
Luego, escribe el código:
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Dense, Reshape, Conv2DTranspose, LeakyReLU, BatchNormalization, Conv2D, Flatten
from tensorflow.keras.models import Sequential
def build_generator(noise_dim=100):
model = Sequential()
model.add(Dense(4 * 4 * 256, input_dim=noise_dim))
model.add(Reshape((4, 4, 256)))
model.add(Conv2DTranspose(128, kernel_size=5, strides=2, padding='same'))
model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
model.add(BatchNormalization())
model.add(Conv2DTranspose(64, kernel_size=5, strides=2, padding='same'))
model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
model.add(BatchNormalization())
model.add(Conv2DTranspose(3, kernel_size=5, strides=2, padding='same', activation='tanh'))
return model
def build_discriminator():
model = Sequential()
model.add(Conv2D(64, kernel_size=5, strides=2, padding='same', input_shape=(64, 64, 3)))
model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
model.add(Conv2D(128, kernel_size=5, strides=2, padding='same'))
model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
model.add(Conv2D(256, kernel_size=5, strides=2, padding='same'))
model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(1))
return model
def build_gan(generator, discriminator):
model = Sequential()
model.add(generator)
model.add(discriminator)
return model
El código anterior define cómo construir una GAN simple de generación de imágenes médicas. Entre ellos, build_generatorla función se usa para construir el modelo generador, build_discriminatorla función se usa para construir el modelo discriminador y build_ganla función combina el generador y el discriminador para formar el modelo GAN.
Cabe señalar que este es solo un ejemplo simplificado y que las aplicaciones reales pueden requerir estructuras de red más complejas y más tiempo de capacitación para generar imágenes médicas de alta calidad.
8. Generación de juegos:
Caso: Código GAN para generación de niveles de juegos
: Ejemplo de código GAN para generación de niveles de juegos implementado utilizando las bibliotecas TensorFlow y Keras Las
redes generativas adversarias (GAN) son un modelo de aprendizaje profundo que utiliza dos subredes (generadora y discriminadora) ) para realizar entrenamiento adversario para generar datos nuevos, aparentemente reales. En el campo de la generación de juegos, las GAN se pueden utilizar para generar automáticamente niveles de juego, personajes, elementos y otros elementos. A continuación se muestra un ejemplo sencillo de generación de GAN para un nivel de juego implementado utilizando las bibliotecas TensorFlow y Keras:
Primero, instale las bibliotecas necesarias:
pip install tensorflow
Luego, cree un conjunto de datos simple a nivel de juego. Aquí usamos una matriz bidimensional para representar el nivel del juego, donde cada celda representa un obstáculo o espacio abierto:
import numpy as np
# 示例游戏关卡数据集
game_data = np.array([
[0, 0, 0, 0, 0],
[0, 1, 1, 1, 0],
[0, 1, 0, 1, 0],
[0, 1, 1, 1, 0],
[0, 0, 0, 0, 0]
])
A continuación, defina los modelos generador y discriminador. Aquí utilizamos una capa simple completamente conectada y una función de activación, pero las aplicaciones reales pueden requerir estructuras y ajustes de parámetros más complejos.
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Activation
def build_generator(noise_dim=100):
model = Sequential()
model.add(Dense(128, input_dim=noise_dim, activation="normal"))
model.add(Dense(256, activation="normal"))
model.add(Dense(512, activation="normal"))
model.add(Dense(1024, activation="normal"))
model.add(Dense(784, activation="tanh"))
return model
def build_discriminator():
model = Sequential()
model.add(Dense(512, activation="relu"))
model.add(Dense(256, activation="relu"))
model.add(Dense(128, activation="relu"))
model.add(Dense(1, activation="sigmoid"))
return model
Luego, necesitamos convertir el conjunto de datos a un formato aceptable para TensorFlow y definir la función de pérdida y el optimizador:
game_data = game_data.reshape(-1, 784)
noise = tf.random.normal([1000, 100])
discriminator = build_discriminator()
generator = build_generator(noise_dim=100)
discriminator.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.0002, beta_1=0.5), loss="binary_crossentropy")
generator.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.0002, beta_1=0.5), loss="binary_crossentropy")
A continuación, comience a entrenar GAN. Aquí utilizamos un bucle simple para el entrenamiento, cada iteración genera nuevos datos de nivel de juego y actualiza el generador y el discriminador. Las aplicaciones prácticas pueden requerir más iteraciones y ajustes:
num_epochs = 100
for epoch in range(num_epochs):
for real_data in game_data:
# 训练判别器
real_data = tf.reshape(real_data, [-1, 784])
real_labels = tf.ones((1, 784))
noise = tf.random.normal([1, 100])
fake_data = generator(noise)
fake_labels = tf.zeros((1, 784))
all_data = tf.concat((real_data, fake_data), axis=0)
all_labels = tf.concat((real_labels, fake_labels), axis=0)
discriminator.train_on_batch(all_data, all_labels)
# 训练生成器
noise = tf.random.normal([1, 100])
generated_data
- Transferencia de estilo:
Caso: Código de transferencia de estilo neuronal
: Ejemplo de código de transferencia de estilo neuronal implementado usando las bibliotecas TensorFlow y Keras
El siguiente es un ejemplo de código simple de transferencia de estilo neuronal implementado usando las bibliotecas TensorFlow y Keras:
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Conv2DTranspose, LeakyReLU, Conv2D, Flatten, Dense, Conv2DTransposeSeparable
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def neural_style_transfer(content_image, style_image, output_image_size=(256, 256), learning_rate=0.001, beta=1.0):
"""
Neural Style Transfer function that takes content and style images as input and returns the stylized image.
:param content_image: Content image (input image)
:param style_image: Style image (style image)
:param output_image_size: Output image size
:param learning_rate: Learning rate for optimization
:param beta: Beta coefficient for regularization term
:return: Stylized image
"""
# Load and preprocess content and style images
content_image = tf.keras.preprocessing.image.load_img(content_image, target_size=(256, 256))
style_image = tf.keras.preprocessing.image.load_img(style_image, target_size=(256, 256))
# Convert images to numpy arrays
content_image = np.array(content_image)
style_image = np.array(style_image)
# Normalize pixel values to be between 0 and 1
content_image = (content_image - np.min(content_image)) / (np.max(content_image) - np.min(content_image))
style_image = (style_image - np.min(style_image)) / (np.max(style_image) - np.min(style_image))
# Resize images to the desired output size
content_image = tf.image.resize(content_image, output_image_size)
style_image = tf.image.resize(style_image, output_image_size)
# Convert numpy arrays to TensorFlow tensors
content_image = tf.constant(content_image, dtype=tf.float32)
style_image = tf.constant(style_image, dtype=tf.float32)
# Define the neural network architecture
model = Sequential([
Conv2DTranspose(128, kernel_size=5, strides=2, padding='same', activation='relu', input_shape=output_image_size),
LeakyReLU(alpha=0.2),
Conv2DTranspose(64, kernel_size=5, strides=2, padding='same', activation='relu'),
LeakyReLU(alpha=0.2),
Conv2DTranspose(3, kernel_size=5, strides=2, padding='same', activation='tanh')
])
# Compile the model with the optimizer and loss function
model.compile(optimizer=Adam(learning_rate=learning_rate), loss=beta * content_loss + (1 - beta) * style_loss)
# Create a sample generator for the stylized image
sample_gen = tf.keras.Sequential([
model(content_image),
model(style_image)
])
# Run the optimization loop for 1000 iterations
for i in range(1000):
with tf.GradientTape() as tape:
generated_image = sample_gen[i % 2]
content_loss = tf.reduce_mean(tf.abs(generated_image - content_image))
style_loss = tf.reduce_mean(tf.abs(generated_image - style_image))
gradients = tape.gradient(content_loss + style_loss, model.trainable_variables)
model.optimizer.apply_gradients(zip(gradients, model.trainable_variables))
if i % 100 == 0:
print(f"Iteration
- Eliminación de ruido de datos:
Caso:
Código de eliminación de ruido de GAN: ejemplo de código de eliminación de ruido de GAN implementado utilizando las bibliotecas TensorFlow y Keras.
La eliminación de ruido de GAN (redes generativas adversarias) es un método de eliminación de ruido de imágenes basado en redes generativas adversarias. En este caso, implementaremos GAN de eliminación de ruido simples utilizando las bibliotecas TensorFlow y Keras.
Primero, asegúrese de tener instaladas las bibliotecas TensorFlow y Keras. Luego, cree un archivo Python, por ejemplode_noising_GANs.py, y pegue el siguiente código en el archivo:
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Dense, Reshape, Conv2DTranspose, LeakyReLU, BatchNormalization, Conv2D, Flatten
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 定义生成器网络
def build_generator(noise_dim=100):
model = Sequential()
model.add(Dense(4 * 4 * 256, input_shape=(noise_dim,)))
model.add(Reshape((4, 4, 256)))
model.add(Conv2DTranspose(128, kernel_size=5, strides=2, padding='same'))
model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
model.add(BatchNormalization())
model.add(Conv2DTranspose(64, kernel_size=5, strides=2, padding='same'))
model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
model.add(BatchNormalization())
model.add(Conv2DTranspose(3, kernel_size=5, strides=2, padding='same', activation='tanh'))
return model
# 定义判别器网络
def build_discriminator():
model = Sequential()
model.add(Conv2D(64, kernel_size=5, strides=2, padding='same', input_shape=(64, 64, 3)))
model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
model.add(Conv2D(128, kernel_size=5, strides=2, padding='same'))
model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
model.add(Conv2D(256, kernel_size=5, strides=2, padding='same'))
model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(1))
return model
# 去噪函数
def denoise(noisy_image, generator, discriminator):
noise = np.random.normal(0, 1, (1, 100, 100))
noisy_image = np.concatenate((noisy_image, noise), axis=0)
noisy_image = np.expand_dims(noisy_image, axis=0)
noise_image = generator.predict(noisy_image)
noise_image = np.reshape(noise_image, (64, 64, 3))
real_image = np.concatenate((noisy_image, noise), axis=0)
real_image = np.expand_dims(real_image, axis=0)
noise_image = discriminator.predict(noise_image)
return real_image, noise_image
# 加载图像
noisy_image = np.load('noisy_image.npy') # 请将此路径替换为您的噪声图像的路径
# 构建生成器和判别器
generator = build_generator()
discriminator = build_discriminator()
# 编译生成器和判别器
generator_optimizer = Adam(learning_rate=0.0002, beta_1=0.5)
discriminator_optimizer = Adam(learning_rate=0.0002, beta_1=0.5)
generator.compile(optimizer=generator_optimizer, loss='generator_loss')
discriminator.compile(optimizer=discriminator_optimizer, loss='discriminator_loss')
# 训练生成器和判别器
epochs = 100
batch_size = 64
history_generator = []
history_discriminator = []
for epoch in range(epochs):
for real_images in np.load('real_images.npy', allow_pickle=True).iterate():
# 训练判别器
real_images = np.expand_dims(real_images, axis=0)
noise_images = generator.predict(real_images)
noise_images = np.expand_dims(noise_images, axis=0)
discriminator.train_on_batch(real_images, noise_images)
# 训练生成器
noise = np.random.normal(0, 1, (batch_size, 100, 100))
noisy_images = generator.predict(noise)
noise_images = np.expand_dims(noise_images, axis=0)
generator.train_on_batch(noise_images, noisy_images)
# 计算损失
discriminator_loss = discriminator.evaluate(real_images, noise_images, verbose=2)
generator_loss = generator.evaluate(noise_images, real_images, verbose=2)
# 保存历史损失
history_discriminator.append(discriminator_loss[1])
history_generator.append(generator_loss[1])
print("Epoch %d complete" % epoch)
print("Discriminator loss: ", history_discriminator)
print("Generator loss: ", history_generator)
# 保存生成器和判别器
np.save('generator.npy', generator.trainable_variables)
np.save('discriminator.npy', discriminator.trainable_variables)
# 测试去噪效果
noisy_image = np.load('noisy_image.npy')
real_image, noise_image = denoise(noisy_image, generator, discriminator)
plt.figure(figsize=(12, 12))
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.imshow(noisy_image, cmap='gray')
plt.title("Noisy Image")
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.imshow(real_image, cmap='gray')
plt.title("Denoised Image")
plt.show()
Antes de ejecutar este código, asegúrese de tener lista la imagen de ruido. Reemplace noisy_image.npycon la ruta de su imagen de ruido. Después de ejecutar este código, verá la imagen sin ruido.
Nota: Este ejemplo es solo para fines de demostración y es posible que sea necesario ajustarlo para tareas específicas en la aplicación real.
Las anteriores son solo algunas de las aplicaciones de las GAN. De hecho, las GAN también se utilizan ampliamente en muchos otros campos, como sistemas de recomendación, conducción autónoma, robots, etc. A medida que la tecnología continúe desarrollándose, el alcance de la aplicación de las GAN seguirá ampliándose.
2. Utilice GAN para crear pinturas.
Primero, asegúrese de tener TensorFlow y Keras instalados. Luego utilizaremos una red generativa adversaria previamente entrenada como DCGAN.
- Instale las bibliotecas necesarias:
pip install tensorflow
- Importe las bibliotecas requeridas:
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Dense, Reshape, Conv2DTranspose, LeakyReLU, BatchNormalization, Conv2D, Flatten
from tensorflow.keras.models import Sequential
- Definir modelos generadores y discriminadores.
def build_generator(noise_dim=100):
model = Sequential()
model.add(Dense(4 * 4 * 256, input_shape=(noise_dim,)))
model.add(Reshape((4, 4, 256)))
model.add(Conv2DTranspose(128, kernel_size=5, strides=2, padding='same'))
model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
model.add(BatchNormalization())
model.add(Conv2DTranspose(64, kernel_size=5, strides=2, padding='same'))
model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
model.add(BatchNormalization())
model.add(Conv2DTranspose(3, kernel_size=5, strides=2, padding='same', activation='tanh'))
return model
def build_discriminator():
model = Sequential()
model.add(Conv2D(64, kernel_size=5, strides=2, padding='same', input_shape=(64, 64, 3)))
model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
model.add(Conv2D(128, kernel_size=5, strides=2, padding='same'))
model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
model.add(Conv2D(256, kernel_size=5, strides=2, padding='same'))
model.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(1))
return model
- Cargue los pesos del modelo DCGAN previamente entrenado.
generator = build_generator()
discriminator = build_discriminator()
# 加载预训练权重
generator.load_weights('https://github.com/anishathalye/dcgan_weights/releases/download/v1.0/dcgan_weights_imdb.h5')
discriminator.load_weights('https://github.com/anishathalye/dcgan_weights/releases/download/v1.0/dcgan_weights_imdb.h5')
- Defina la función que genera la imagen.
def generate_image(generator, noise):
noise = np.reshape(noise, (1, -1))
image = generator.predict(noise)[0]
return image
- Genera pinturas con la atmósfera del Día Nacional y el Festival del Medio Otoño.
def main():
# 创建一个 100x100 像素的画布
canvas = np.random.random((100, 100, 3)) * 255
# 生成一个 100 维的随机噪声向量
noise = np.random.random((1, 100)) * 255
# 使用生成器生成画作
generated_image = generate_image(generator, noise)
# 将生成的画作叠加到画布上
canvas = canvas + generated_image
# 显示画作
plt.imshow(canvas)
plt.show()
if __name__ == '__main__':
main()
Después de ejecutar el código anterior, se generará una pintura con la atmósfera del Día Nacional y el Festival del Medio Otoño. Tenga en cuenta que es posible que la imagen generada no represente perfectamente los elementos del Día Nacional y el Festival del Medio Otoño, pero puede usarse como un intento. Además, el tamaño del lienzo y las dimensiones del vector de ruido se pueden ajustar según sea necesario para obtener diferentes efectos de pintura.
