Basic Theory | Neural Style Transfer #2

Summary

Dieses 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

00:00

🎨 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.

05:00

🔬 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.

10:01

🖌️ 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.

15:01

📺 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.

Keywords

💡Neural Style Transfer

Neural Style Transfer ist eine Technik, die es ermöglicht, die visuelle Stilmerkmale einer Bildes auf ein anderes Bild zu übertragen. Im Video wird diese Methode verwendet, um ein Bild in einem künstlerischen Stil darzustellen, der von einem anderen Bild entlehnt wird. Es ist ein zentrales Thema des Videos, das die Theorie und die praktische Umsetzung dieser Technik erläutert.

💡VGG-Net

Das VGG-Net ist ein tiefes neuronales Netzwerk, das im Video zur Darstellung von Inhalt und Stil von Bildern verwendet wird. Es ist ein Schlüsselinstrument in der Technik des neuronalen Stiltransfers, da es die Feature-Maps liefert, die für die Inhalts- und Stilrepräsentationen notwendig sind.

💡Inhaltsrepräsentation

Die Inhaltsrepräsentation bezieht sich auf die semantischen Merkmale eines Bildes, die beibehalten werden sollen. Im Kontext des Videos wird die Inhaltsrepräsentation durch die Feature-Maps eines bestimmten Layers des VGG-Netzwerks erfasst, um den Inhalt des zu stylisierenden Bildes zu erfassen.

💡Stilrepräsentation

Die Stilrepräsentation bezieht sich auf die visuellen Stilmerkmale eines Bildes, die auf ein anderes Bild übertragen werden sollen. Im Video wird die Stilrepräsentation durch Graham-Matrizen erfasst, die aus den Feature-Maps der Stilbildes erstellt werden, um die Textur und das Muster des Stilbildes zu erfassen.

💡Graham-Matrix

Eine Graham-Matrix ist ein Werkzeug, das verwendet wird, um die Stilmerkmale eines Bildes zu erfassen. Im Video wird erklärt, dass Graham-Matrizen durch die Berechnung der Kovarianz zwischen verschiedenen Feature-Maps erstellt werden, was hilft, die Texturen und Muster im Bild zu identifizieren.

💡L-BFGS-Optimierer

Der L-BFGS-Optimierer ist eine numerische Optimierungsmethode, die im Video für den Stiltransfer-Prozess verwendet wird. Es handelt sich um einen effizienten Algorithmus, der schnell zu einer Lösung führt, indem er die Abweichungen zwischen den Ziel- und aktuellen Feature-Maps minimiert.

💡Feature-Maps

Feature-Maps sind eine Abstraktion von Bildern, die von neuronalen Netzwerken erstellt werden und Informationen über die Struktur und das Design eines Bildes enthalten. Im Video werden Feature-Maps verwendet, um sowohl die Inhalts- als auch die Stilrepräsentationen für den Stiltransfer zu extrahieren.

💡MSE-Verlust

MSE-Verlust, oder Mean Squared Error, ist ein Verlustfunktion, der verwendet wird, um die Abweichung zwischen den gewünschten und den tatsächlichen Ausgaben eines Modells zu messen. Im Video wird MSE-Verlust verwendet, um sowohl den Inhalts- als auch den Stilverlust zu berechnen, um die Optimierung des Stiltransfers zu steuern.

💡Artistischer Stiltransfer

Artistischer Stiltransfer ist eine Art von Stiltransfer, bei dem die Stilmerkmale eines künstlerischen Bildes auf ein anderes Bild übertragen werden. Im Video wird dieser Begriff verwendet, um die Technik zu beschreiben, bei der z.B. ein Foto in einem Stil dargestellt wird, der an eine Gemälde erinnert.

💡Photorealistischer Stiltransfer

Photorealistischer Stiltransfer ist eine andere Form des Stiltransfers, bei der die Stilmerkmale eines realistischen Bildes auf ein anderes realistisches Bild übertragen werden. Im Video wird dieser Begriff im Gegensatz zum künstlerischen Stiltransfer eingeführt, um eine andere Anwendung des Stiltransfers zu veranschaulichen.

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]