Нейронная передача стиля

Алгоритм нейронного переноса стиля, преобразует полученное на вход изображение в соответствии с выбранным стилем. Алгоритм использует два изображения:

• Изображение контента (Content Image), в котором нас интересует содержание. Обычно оно является фотографией.
• Изображение стиля (Style Image), в котором нас интересует художественный стиль (цветовое наполнение, текстуры и т.д.). Обычно изображением стиля являются картины известных художников.

Затем алгоритм изменяет входные данные так, чтобы они соответствовали содержанию изображения контента и художественному стилю изображения стиля.

Реализация нейронной передачи стиля с Qt

Приложение написано на языке программирования python с использованием фреймворка qt. Пользователь без труда может выбрать изображение-стиль и изображение-контент в формате 'jpg' и через несколько секунд получить сгенерированное изображение, которое загрузится автоматически в папку 'stored' и отобразит пользователю. В приложении большое количество подсказок и всплывающих окон. Общий алгоритм преобразования состоит в следующем:

• открыть главное окно и нажать на кнопку загрузки изображений
• загрузить изображения
• обучить нейронную сеть нажатием на соответствующую кнопку слева внизу
• получить результаты

Также в приложении есть возможность работы с базой данных, который разработан согласно принципам построения реляционных БД и их нормализации. Пользователь имеет возможность скачивать из БД примеры стилей и сгенерированных изображений, метаданные изображений в формате csv, также добавлять новые записи. В папке проекта есть несколько каталогов:

Каталог	Предназначение
database	для хранения базы данных
download	для загрузки примеров из базы данных
res	для хранения ресурсов проекта
saved	для хранения результатов
src	исходный код приложения, разбитый на несколько модулей

Предупреждения и ссылки на источники

Информация по работе с генеративным нейронным обучением заимствована с официального сайта библиотеки глубокого обучения tensorflow. Так как веса предварительно обученной нейронной сети загружаются из Сети, убедитесь, что у Вас есть выход в Интернет! Также модель загружается в виде сжатого архива и кэшируется на диске, поэтому в случае проблем необходимо почистить кэш sh/tmp/tfhub_modules, либо установить переменную среды shTFHUB_CACHE_DIR

Установка и запуск

Для запуска приложения с исползованием интерпретатора python рекомендуется использовать использовать python3.8. Предварительно необходимо установить все внешние библиотеки.

$ pip install -r requirements.txt