Basic Theory | Neural Style Transfer #2
Summary
TLDRDieses Videotutorial führt in die Grundlagen des neuronalen Stiltransfers ein. Es bietet einen Überblick über die gesamte Videoserie, die sich auf das Erstellen von Stilübertragungen für statische Bilder und Videos konzentriert. Der Schwerpunkt liegt auf der praktischen Anwendung von Techniken wie dem L-BFGS-Optimierungsverfahren und der Verwendung von CNNs. Darüber hinaus wird die Geschichte des Stiltransfers von einfachen Signalverarbeitungstechniken bis hin zu modernen neuronalen Netzen erläutert. Das Video erklärt auch, wie man die Inhalts- und Stilrepräsentationen in einem CNN trennt und wie man mithilfe von Gram-Matrizen die Textur eines Bildes erfasst.
Takeaways
- 🎨 Die Serie von Videos behandelt das Thema des neuronalen Stiltransfers und ist in mehrere Abschnitte unterteilt, die sich mit verschiedenen Aspekten der Technik befassen.
- 📊 Der erste Teil der Serie konzentriert sich auf den statischen Bildstiltransfer, während der zweite Teil sich mit Videos und der Anwendung von temporalem Verlust befasst.
- 🤖 Die dritte Folge der Serie wird sich mit fortgeschrittenen Stiltransfer-Theorien und der Verwendung von CNNs ohne Optimierungsmethoden beschäftigen.
- 👨🏫 Der Ersteller der Serie möchte die Videos code-orientiert gestalten und möchte nur Python und ein oder zwei Frameworks verwenden, um die Komplexität zu reduzieren.
- 🔗 Der Code für die Serie wird über GitHub bereitgestellt, um es einfacher für die Zuschauer zu machen, die Umgebung zu klonen und sofort loszulegen.
- 🖼 Der Kern der Stiltransfer-Technik besteht darin, ein Content-Bild und ein Stil-Bild zu kombinieren, um ein kompositorisches Bild zu erzeugen, das den Stil des Stilbildes und den Inhalt des Content-Bildes aufweist.
- 🎨 Der Stiltransfer kann in zwei Kategorien eingeteilt werden: künstlerischer Stiltransfer und photorealistischer Stiltransfer.
- 📚 Die Geschichte des Stiltransfers reicht zurück bis zu einfachen Signalverarbeitungstechniken und wurde erstmals 2015 mit der Einführung des neuronalen Stiltransfers revolutioniert.
- 🧠 Die VGG-Netzwerkarchitektur, insbesondere VGG-19, spielt eine Schlüsselrolle in der Implementierung des neuronalen Stiltransfers, indem Inhalt und Stil innerhalb der Architektur entkoppelt werden können.
- 🔍 Die Inhaltsrepräsentation eines Bildes wird durch die Feature Maps bestimmter Layer des CNNs ermittelt, wohingegen die Stilrepräsentation durch Gram-Matrizen der Feature Maps gewonnen wird.
- 📉 Der Gesamtverlust im neuronalen Stiltransfer ist eine Kombination aus Inhaltsverlust und Stilverlust, wobei der Ziel ist, den Stil des Stilbildes und den Inhalt des Content-Bildes im Ergebnisbild widerzuspiegeln.
Q & A
Worum geht es in der zweiten Video-Serie des Skripts?
-Das zweite Video der Serie behandelt die grundlegende Theorie des neuronalen Stiltransfers (NST). Es bietet einen tieferen Einblick in die Theorie und wird später auf statischen Bildstiltransfer und Optimierungsmethoden wie L-BFGS oder Adam eingehen.
Was wird im dritten und vierten Video der Serie behandelt?
-Im dritten Video wird es um den statischen Bildstiltransfer mithilfe von Optimierungsverfahren wie L-BFGS oder Adam gehen. Das vierte Video dient als Anhang zum zweiten Video und behandelt fortgeschrittene Theorien zum neuronalen Stiltransfer.
Was ist das Ziel der Video-Serie laut dem Skript?
-Die Serie soll sehr praxisorientiert und codebasiert sein. Es wird hauptsächlich auf Python und PyTorch als Framework gesetzt, um es den Zuschauern einfach zu machen, den Code nachzuvollziehen. Es wird kein TensorFlow oder andere exotische Frameworks verwendet.
Was ist der Unterschied zwischen künstlerischem Stiltransfer und fotorealistischem Stiltransfer?
-Der künstlerische Stiltransfer verwendet künstlerische Bilder wie Gemälde oder Zeichnungen, um den Stil zu übertragen. Der fotorealistische Stiltransfer überträgt den Stil zwischen zwei realistischen Bildern, um einen realistischeren Effekt zu erzielen.
Was unterscheidet neuronalen Stiltransfer von herkömmlichem Stiltransfer?
-Herkömmlicher Stiltransfer existiert seit Jahrzehnten und nutzte Signalverarbeitungstechniken. Neuronaler Stiltransfer verwendet neuronale Netze, um den Stil zu übertragen, was erst ab 2015 möglich wurde und ältere Methoden übertraf.
Welche Rolle spielt das VGG-Netzwerk beim neuronalen Stiltransfer?
-Das VGG-Netzwerk wird verwendet, um sowohl die Stil- als auch die Inhaltsrepräsentationen eines Bildes zu extrahieren. Es wurde ursprünglich für Bildklassifizierungsaufgaben trainiert, spielt aber eine zentrale Rolle im neuronalen Stiltransfer, indem es Inhalte und Stile trennt.
Wie wird der Inhaltsverlust beim neuronalen Stiltransfer berechnet?
-Der Inhaltsverlust wird durch die Differenz der Feature-Maps des Eingangsbildes und des Rauschbildes im VGG-Netzwerk berechnet. Diese Differenz wird mit einer MSE-Verlustfunktion minimiert.
Wie wird der Stil eines Bildes im neuronalen Stiltransfer erfasst?
-Der Stil eines Bildes wird durch die Berechnung von Gram-Matrizen aus den Feature-Maps des VGG-Netzwerks erfasst. Diese Matrizen stellen die stilistischen Merkmale des Bildes dar, wie z.B. Texturen und Farben.
Was ist eine Gram-Matrix und welche Rolle spielt sie im Stiltransfer?
-Eine Gram-Matrix ist eine Kovarianzmatrix, die die Beziehungen zwischen verschiedenen Feature-Maps eines Bildes erfasst. Sie zeigt, welche Merkmale zusammen aktiviert werden, und wird verwendet, um die stilistische Information eines Bildes zu bestimmen.
Wie wird die Gesamtkostenfunktion (Loss) beim neuronalen Stiltransfer berechnet?
-Die Gesamtkostenfunktion ist eine gewichtete Kombination aus Inhaltsverlust und Stilverlust. Ziel ist es, ein Bild zu erzeugen, das sowohl den Inhalt des Eingabebildes als auch den Stil des Stilbildes in sich vereint.
Outlines
🎨 Einleitung in die Serie über neuronale Stilübertragung
Dieser erste Absatz stellt die Videoserie vor, die sich mit neuronaler Stilübertragung befasst. Der Ersteller möchte, dass die Zuschauer eine tiefere Verständnis der Theorie der neuronalen Stilübertragung erlangen und gibt einen Überblick über die gesamte Serie. Es wird erwähnt, dass die erste Folge als Vorgeschmack dient, um die Möglichkeiten der Mural-Stilübertragung zu zeigen. Die dritte Folge wird sich auf die statische Bild-Stilübertragung mit optimierungsmethoden wie L-BFGS konzentrieren. Die Serie wird sich zunächst auf statische Bild-Stilübertragung konzentrieren, bevor sie sich der Video-Stilübertragung und fortschrittlicheren Techniken widmet. Der Ersteller möchte die Serie code-orientiert gestalten und nur Python und ein oder zwei Frameworks verwenden, um die Komplexität zu reduzieren. Der Code wird über GitHub geteilt werden, um es den Zuschauern zu ermöglichen, die Umgebung einfach einzurichten und loszulegen.
🔬 Grundlagen der neuronalen Stilübertragung
In diesem Abschnitt wird auf die historischen Entwicklungen der Stilübertragung eingegangen, von einfachen Signalverarbeitungstechniken bis hin zu neuronalen Netzen. Die neuronale Stilübertragung, die 2015 eingeführt wurde, hat alle anderen Methoden übertroffen. Das Herzstück der Methode ist die Fähigkeit, Inhalt und Stil in der CNN-Architektur zu decouplen. Die VGG-Netzwerke, die auf dem ImageNet-Datensatz trainiert wurden, spielen eine Schlüsselrolle bei der Erstellung von Inhalts- und Stilrepräsentationen. Die Inhaltsrepräsentation wird durch das Auswählen von Feature Maps aus bestimmten Layern des CNN erreicht, während die Stilrepräsentation durch Graham-Matrizen aus diesen Feature Maps gebildet wird. Der Abschnitt zeigt auch, wie durch die Minimierung des Verlustes die Feature Maps der Eingangsbilder annähernd werden, um die gewünschte Stilübertragung zu erreichen.
🖌️ Erfassung des Stils einer Bildes
Dieser Abschnitt konzentriert sich auf die Methode, wie man die Stilrepräsentation eines Bildes findet. Es wird erklärt, dass man ein gestyltes Bild durch das VGG-Netzwerk liefert und aus den Feature Maps Graham-Matrizen erzeugt. Diese Matrizen repräsentieren den Stil des Bildes. Der Graham-Matrix ist eine einfache Kovarianzmatriz zwischen verschiedenen Feature Maps und zeigt, welche Feature Maps zusammen aktiviert werden. Der Stilverlust wird durch eine gewichtete Summe der MSE-Verluste für jede Schicht im Netzwerk berechnet. Der Abschnitt zeigt auch Animationen, die veranschaulichen, wie sich das Eingangsrauschen bildlich dem Stil des gestylten Bildes annähert, während der Inhaltsverlust minimiert wird.
📺 Zusammenfassung und Aufruf zur Abonnement
Der letzte Absatz fasst die Hauptpunkte des Videos zusammen und fordert die Zuschauer auf, das Video zu mögen und das Abonnement-Feature zu nutzen, um die kommenden Videos nicht zu verpassen. Es wird betont, dass die Serie praxisorientiert ist und den Zuschauern viele praktische Anwendungen und Beispiele bietet, um das Verständnis der neuronalen Stilübertragung zu vertiefen.
Mindmap
Keywords
💡Neural Style Transfer
💡VGG-Net
💡Inhaltsrepräsentation
💡Stilrepräsentation
💡Graham-Matrix
💡L-BFGS-Optimierer
💡Feature-Maps
💡MSE-Verlust
💡Artistischer Stiltransfer
💡Photorealistischer Stiltransfer
Highlights
Introduction to the second video in a series about neural style transfer.
Overview of the video series, focusing on static image style transfer and later on videos.
The third video will cover static image neural style transfer using optimization methods.
Fifth video will teach how to use CNNs for style transfer without optimization methods.
The series will be code-heavy, practical, and use PyTorch and Python.
Code will be shared through a GitHub repository for easy access and use.
Definition of the neural style transfer task: combining content and style into a stylized image.
Two types of style transfer: artistic and photo-realistic.
History of style transfer from signal processing to neural networks.
The pivotal 2015 paper by Gatys et al. that introduced neural style transfer.
Explanation of how content and style can be decoupled within a CNN architecture.
The role of the VGG network in the neural style transfer process.
How feature maps from the VGG network represent the content of an image.
Demonstration of the optimization process to match content representations.
Introduction to the concept of capturing the style of an image through feature maps.
Explanation of Gram matrices and their role in representing style.
How the style loss is calculated using Gram matrices and MSE loss.
Animation showing the transformation of a noise image to match style and content.
Final thoughts on the neural style transfer process and its visual results.
Call to action for viewers to subscribe and like the video for more content.
Transcripts
welcome to the second video in this
video series owner old style transfer
where are you gonna learn how to do this
and let's jump into the video so this
video will give you deeper understanding
of the basic neuro Starr transfer theory
but before I go there I'd like to give
you an overview of the whole series if
you only came for this video feel free
to skip directly to it so let's start so
last video was more of a teaser of
showing you all the things that mural
style transfer can actually do and as I
already mentioned this one will be about
basic theory and the third one will be
about static image neural style transfer
using the optimization method l-bfgs or
atom numerical optimizers whatever so
and and in general the first part of the
series will focus on static image style
transfer whereas the second part will
focus on videos and fourth will be the
second the app index pretty much to this
video on a more advanced and euro style
transfer theory and fifth one will focus
on so not using the optimization method
but using CNN's you're just plugging an
image input as an input and you get a
stylized image ah and I'm also gonna
teach you how to train your own models
so that you can use different styles
then we'll talk a little bit about
segmentation which will help you stylize
only certain portions of the of the
image and then we'll jump into the
videos part starting with primitive
video where we're gonna learn how to
apply it
on a per frame basis without using any
temporal loss but then we'll start using
including the temporal loss itself
inside the models and we'll get much
more stable model there and the output
also of course the tenth we'll focus on
training those models and the last one
in this series will be about going
in general like try and use some some
other family of models like mobile nets
efficient nets some state-of-the-art
models and see if that gives us better
results in general next off I want to
tell you more about what I want this
series to actually be so I want to be a
code heavy it's gonna be really
practical and except for this video and
the advanced theory one and I want to
keep it simple I want to only use part
or two the framework and Python as a
programming language so no dual boots
new system dependent scripts no exotic
languages such as Lua absolute framework
such as tort or cafe and no tensorflow
even though it's still relevant
especially with a 2.0 version but I just
want to pick one and I think my torque
is winning the battle and it's much more
it's nicer to you write in code will be
shared through my github repo so you
have you can just I wanna make it I
wanna make it really simple you can just
get clone my repo create the environment
file clean environment using my
environment file and that's it you can
start playing straight ahead so that's
the end of the series overview now let's
jump straight ahead into the video
itself and let me start off with
defining what the actual task will will
be so we get one image as as the first
input which contains the content that we
want to preserve we get a second image
which has the style that we want to
transfer to this content image we
combine them where the plus denotes
neural style trends transfer transform
and what we get out is a composite image
that's a stylized version of the content
image and that's it that's a task next
up let's see two basic types of style
transfer and the first one is the one
I'll be showing you in this video series
it's the artistic style transfer where
the where the style imagery we want to
use is actually artistic image can be
either a cartoonish and drawings
painting whatever
and the second type of style transfer is
a photo realistic style transfer where
both the damages are actually real and
we try to just just mimic the style of
the of one of these onto another and get
a composite image out as you can see
here on the screen so I thought you'd be
worth including some history here and
basically there's a difference between a
style transfer a neural style transfer
style transfer is something that's been
going on for decades now already and
neural style transfer is just the same
thing but using neural neural nets and
it all started in natives pretty much
where people were using simple signal
processing techniques and filters to to
get a stylized images out like the one
you see here and then in 2000 they
started applying patch based methods
like the one here called image knowledge
is where you need to have image pairs so
the contact image and the stylist
version and then given the new content
image you can stylize it the same as the
pair that was previously given and this
method gave some decent results but only
in 2015 did we get to the neural style
transfer ie applying commnets
to do the same thing of transferring and
it outperformed every other approach
previously developed and now to decor
NST algorithm itself so where it all
started it all started in 2015 where
long gages and his colleagues through
this research paper titled I knew rule
algorithm of artistic style and what the
key finding of the paper was is that the
content and the style representations
can be decoupled inside a CNN
architecture and specifically a bgg not
played a key role in this in this paper
and you can see the architecture on the
screen a bit more detail on the vdg
network itself so it was trained on the
image net data set for the tests of
image classification and object
localization
but it actually wasn't a winner on that
year's classification challenge it was a
first runner up the first nail
productivity the one the competition was
Google Matt or Google Leonard but vdg
did one the localization task let's see
what ovg had in this honesty paper so it
helped create a rich and robust
representation of the semantics of the
input image so how we find the counter
representation is the following we take
some images in them but we feed it
through the CNN the vgg not here and we
take the feature maps from a certain
layer like let's say a comp for one and
those future maps are what represents
the content of the input image and it's
really that easy and just for the sake
of making feature maps less abstract
let's see how they actually look like
for this concrete image for this line
image and you can see why they're called
future maps they can basically be
interpreted as images and they contain
either a low-level details such as edges
stuff like that or high-level details
depending from which layer of the vgg
net or in general CNN do you extract
them out okay and now for the fun part
so let's take a Gaussian noise image
which will eventually become the
stylized image that we want and feed it
through the bgg and we'll get its
contour representation which is
currently rubbish but let's see how we
can drive it so that it has the same
representation as the input image so we
get those two images in zimba we feed
them through the vgg and we get their
feature maps which are as I already
mentioned the content representation the
current content representation of those
two images we we can flatten those
feature maps so each feature map becomes
a row and this output matrix and now we
need to drive those P and F matrices to
be the same and we accomplished there
using this loss which is a simple MSU
lost where you adjust
take a element-wise subtraction and we
do element wise squaring on those
elements and we just try and drive that
that loss to zero I would try to
minimize it and now for the really fun
part and we'll don't see what happens
when we drive the last down to zero and
I'll just give you a couple of seconds
to watch the animations so what you can
see on the screen is on the left side
you see what happens when the you see
that the F matrix is getting closer to
the P matrix which is equivalent to the
last getting down to zero and on the
right you can see the optimization
procedure itself nice image becoming
slowly becoming the input image the
bottom animation is just the whole
optimization procedure whereas the upper
animation is just the initial part of
the optimization procedure in a slow
mode because it happens really fast
using l-bfgs optimizer but you can see
on the next screen is that the l-bfgs is
much more is much faster than the atom
optimizer and only hundred creations
l-bfgs already seems to be a morphing
this nice image into content image
whereas atom is only just beginning to
do that now for the second most
important idea in this video and that's
how do we capture the style of an image
so how do we find its style
representation so we have this styled
image input style image we feed it
through this v2g net and we get a set of
feature maps this time taking those from
starting from layer cam 1 1 and going
through layer count Phi 1 and what we do
is we construct this feature space over
these feature maps using something
called Graham transform so we create
Graham matrices out of those feature
maps and the set of those Graham
matrices is what ultimately represents
the style for image or let's call it the
styler presentation and now you might
ask what's what's a gray matrix and
that's a legit question
so I took a style image as an input I
fed it through the vgg and from one of
those layers I constructed a gram matrix
and this is how it looks like this is
exactly how it looks like and it answers
an important question and that which
feature maps tend to activate together
we already saw how the feature maps look
like and in one of the previous slides
and now we have an answer to this
question so it's a simple covariance
matrix between different feature maps
and the way we calculate an element in
this matrix is by just doing a dot
product between two feature maps and
that just captures the the texture
information as it turns out let me give
you some more intuition behind why
Graham matrix actually works so here's a
hypothetical example where on the upper
row we have a hypothetical output three
feature maps and on the bottom row the
same thing or just for some other input
image and if we would take element wise
subtraction between those two rows would
get a nonzero output which means we have
a nonzero common loss which means that
the input images have different
semantics right different content so the
dog is upside down on the bottom row but
on the other hand if you take a look on
the right side you'll see that the grand
matrices are actually the same which
means that the two input images are
stylized in the same manner which is
kind of true if you take a look at it
and the style loss will be 0 because
that so let's make it more explicit how
we calculate the style loss so we have
the inputs all image we have the input
noise image we feed them through a VG
we'll get a set of feature maps here I
am only showing for simplicity just one
set of feature maps we construct gram
matrices over those feature Maps and
what we do is just a simple MSE loss
again which is just a element-wise
subtraction followed by element wise
squaring and the final style loss is
actually just weighted sum of those
terms for every layer in the
and that's it now I'll do the same thing
is a different pecan image let's see
what happens when the style or
presentation of the input noise image
becomes the same as the style
representation of the input style image
and I'll give you a couple of seconds to
just watch the animations watch closely
and you can see there's a spike there so
what happens is on the left side G
represents the set of grand matrices of
the input noise image and a represents
the set of Grammy toeses of the input
style image and as they are getting
closer to each other on the right side
you can see an animation where an input
noise image initially input noise image
is slowly becoming stylized it's
capturing the style of the simple style
image although it's district
disregarding the semantics it's just
capturing the style that's it
and now putting it all together so the
total loss is away a combination of a
con loss and the style loss and what it
basically says is the following we want
the input noise image they have the same
style of presentation as input style
image and you have the same content
representation as the input können image
and that objective might not be fully
minimized because a there does not exist
a solution or B we cannot find a
solution but still we'll get a visual
appear instead we want and just take a
look at the animation here and the line
is slowly appearing in that style image
and we are getting the composite image
out that we and that was there was like
the whole point of this video so that's
it for the second video if you like my
content consider subscribing
gently push that like button
and seeing the next video
[Music]
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