Basic Theory | Neural Style Transfer #2
Summary
TLDRDieses Videotutorial führt in die Theorie des neuronalen Stiltransfers ein, eine Technik, die es ermöglicht, die Ästhetik eines Bildes auf ein anderes zu übertragen. Es bietet einen Überblick über die Serie, die sich auf statische Bilder und Videos, sowie auf erweiterte Theorie und praktische Anwendungen konzentriert. Der Schwerpunkt liegt auf der Verwendung von CNNs und der Erstellung von Style-Images, wobei auch das Trainieren eigener Modelle und die Anwendung auf Segmente von Bildern und Videos erläutert wird.
Takeaways
- 🎨 Dieser Video-Serie widmet sich dem Thema des neuronalen Stiltransfers und zeigt, wie man dieses Verfahren anwendet.
- 📹 Die Serie umfasst fünf Videos, die von grundlegender Theorie bis hin zu fortgeschrittenen Techniken und Modelltraining reichen.
- 🖼 Der Schwerpunkt liegt auf statischen Bildern und Videos, wobei auch die Verwendung von CNNs und anderer Modelle für den Stiltransfer besprochen wird.
- 👨🏫 Der Ersteller der Serie möchte die Inhalte praxisorientiert gestalten und nur Python und ein oder zwei Frameworks verwenden, um die Komplexität zu reduzieren.
- 🔗 Der Code für die Serie wird über GitHub bereitgestellt, um es einfach zu machen, die Umgebung zu klonen und loszulegen.
- 🖌 Der Stiltransfer ist ein Prozess, bei dem ein Inhaltsbild und ein Stilbild kombiniert werden, um ein neues Bild mit dem Stil des zweiten Bildes zu erzeugen.
- 🎨 Es gibt zwei Arten von Stiltransfer: künstlerischer Stiltransfer und photorealistischer Stiltransfer.
- 📈 Der neuronale Stiltransfer begann 2015 mit der Veröffentlichung der VGG-Netzwerkarchitektur, die es ermöglichte, Inhalt und Stil in einem CNN zu decouplen.
- 🔍 Die Inhaltsdarstellung eines Bildes wird durch die Feature-Maps bestimmter Layer eines CNNs wie VGG erfasst.
- 🎭 Die Stildarstellung eines Bildes wird durch Gram-Matrizen der Feature-Maps bestimmter Layer des CNNs erfasst, die die Aktivierungsmuster zwischen verschiedenen Feature-Maps beschreiben.
- 🔄 Der Gesamtverlust im neuronalen Stiltransfer ist eine Kombination aus Inhalts- und Stilverlust, wobei das Ziel ist, ein Bild zu erzeugen, das sowohl den Inhalt des Inhaltsbildes als auch den Stil des Stilbildes aufweist.
Q & A
Was ist das Hauptthema der Videoserie, aus der dieses Skript stammt?
-Das Hauptthema der Videoserie ist das neuronale Stiltransfer, wobei es sich auf die Grundlagen des Theorie und die praktische Umsetzung von Stiltransfer in Bildern und Videos konzentriert.
Welche Methoden werden in der dritten Videoserie behandelt?
-In der dritten Videoserie werden statische Bildneurale Stiltransfermethoden behandelt, die das Optimierungsverfahren L-BFGS oder andere numerische Optimierer verwenden.
Was verspricht der Ersteller für die zweite Hälfte der Serie?
-Die zweite Hälfte der Serie wird sich auf Videos konzentrieren, einschließlich grundlegender Anwendungen pro Frame ohne zeitlichen Verlust sowie der Integration von zeitlichen Verlusten in die Modelle für stabilere Ergebnisse.
Welche Programmiersprache und Frameworks werden in der Serie verwendet?
-Die Serie verwendet Python als Programmiersprache und PyTorch als Framework. Es wird bewusst darauf geachtet, die Komplexität gering zu halten und keine systemabhängigen Skripte oder exotische Sprachen wie Lua oder Frameworks wie TensorFlow zu verwenden.
Wie wird der Code der Serie für die Teilnehmer zur Verfügung gestellt?
-Der Code wird über das GitHub-Repository des Erstellers geteilt, sodass die Teilnehmer einfach den Code klonen, die Umgebungsdatei verwenden und sofort mit dem Experimentieren beginnen können.
Was ist der Unterschied zwischen klassischem Stiltransfer und neuronalem Stiltransfer?
-Klassisches Stiltransfer verwendet Signalverarbeitungstechniken und Filter, während neuronales Stiltransfer neuronale Netze nutzt. Das neuronale Stiltransfer begann 2015 und übertrifft alle zuvor entwickelten Ansätze.
Wie wurde die Idee des neuronalen Stiltransfers in der Forschung entwickelt?
-Die Idee des neuronalen Stiltransfers wurde in einer 2015 veröffentlichten Forschungsarbeit von Gatys et al. entwickelt, die zeigte, dass Inhalt und Stilrepräsentationen in einer CNN-Architektur, speziell in VGG, getrennt werden können.
Was ist die Funktion von Gram-Matrizen im Kontext des Stiltransfers?
-Gram-Matrizen repräsentieren den Stil einer Bildes, indem sie die Kovarianz zwischen verschiedenen Feature-Maps einer Ebene berechnen. Dies hilft, die Texturinformationen und die Aktivierungsmuster der Stilbilder zu erfassen.
Wie wird der Gesamtverlust in einem neuronalen Stiltransfer definiert?
-Der Gesamtverlust ist eine Kombination aus Inhaltsverlust und Stilverlust. Der Inhaltsverlust stellt sicher, dass der generierte Stilbild dieselbe Inhaltsrepräsentation wie das Originalbild hat, während der Stilverlust sicherstellt, dass es die gleiche Stilrepräsentation wie das Stilbild hat.
Was ist das Ziel des Optimierungsprozesses im neuronalen Stiltransfer?
-Das Ziel des Optimierungsprozesses ist es, ein Bild zu erzeugen, das sowohl den Stil des Stilbildes als auch den Inhalt des Inhaltsbildes aufweist, um ein kompromißloses Ergebnis zu erzielen, das visuell ansprechend ist.
Outlines
🎨 Einführung in die Videoreihe über neuronale Stilübertragung
Dieses Video ist der zweite Teil einer Serie, die sich mit neuronaler Stilübertragung befasst. Der Ersteller möchte in diesem Teil die grundlegenden Theorien der neuronalen Stilübertragung erklären. Zunächst gibt er einen Überblick über die gesamte Serie, die sich auf die Übertragung von Stilen auf statische Bilder und Videos konzentrieren wird. Es wird auch die Verwendung von CNNs und die Erstellung eigener Modelle zur Stilanpassung behandelt. Der Schwerpunkt liegt auf der Verwendung von PyTorch und Python, um die Komplexität gering zu halten und den Fokus auf die praktische Anwendung zu legen. Der Code wird über GitHub geteilt, um es einfach zu machen, die Umgebung zu klonen und loszulegen. Der Hauptzweck des Videos ist es, das eigentliche Ziel der neuronalen Stilübertragung zu definieren: das Kombinieren von Inhalts- und Stilbildern zu einem neuen, stilisierten Bild.
🔬 Grundlagen der neuronalen Stilübertragung
In diesem Abschnitt wird die Geschichte der Stilübertragung bis hin zur Entwicklung der neuronalen Stilübertragung (NST) erläutert. Der Fokus liegt auf der Arbeit von Gatys et al., die 2015 mit ihrer Publikation über die Algorithmus der künstlerischen Stilübertragung einen Durchbruch erzielten. Sie entdeckten, dass Inhalt und Stil in der CNN-Architektur getrennt werden können. Die VGG-Netzwerke, die auf dem ImageNet-Datensatz trainiert wurden, spielen eine Schlüsselrolle bei der Erstellung von Inhalts- und Stilrepräsentationen. Der Inhalt wird durch die Feature Maps bestimmter Layer des CNNs erfasst, während die Stilrepräsentation durch die Gram-Matrizen der Feature Maps gewonnen wird. Die Verwendung von L-BFGS als Optimierungsmethode wird auch kurz vorgestellt, die eine schnellere Konvergenz als atomare Optimierer zeigt.
🎭 Erfassung des Stils einer Bilds
Dieser Teil des Videos konzentriert sich auf die Methodik zur Erfassung des Stils eines Bildes. Es wird erklärt, wie man die Style-Repräsentation eines Bildes erhält, indem man es durch ein CNN wie das VGG-Netzwerk gibt und die Gram-Matrizen der Feature Maps von bestimmten Layern verwendet. Die Gram-Matrix ist eine Kovarianzmatrix, die die Beziehungen zwischen den Feature Maps aufzeigt und somit den Textur- und Stilaspekt des Bildes erfasst. Der Style Loss wird als gewichteter Durchschnitt der MSE-Verluste für jede Ebene des CNNs berechnet. Es wird auch eine Animation gezeigt, die veranschaulicht, wie sich das Eingabe-Noise-Bild verändert, um den Stil des Eingabe-Stilbildes zu erfassen, während es den Inhalt des Eingabe-Inhaltsbildes beibehält.
📺 Zusammenfassung und Ausblick
Schließlich wird die gesamte Theorie und Technik der neuronalen Stilübertragung, die im Video vorgestellt wurden, zusammengefasst. Es wird betont, dass das Ziel der Übertragung darin besteht, ein Ergebnis zu erzielen, das sowohl die Stildarstellung des Stilbildes als auch die Inhaltsrepräsentation des Inhaltsbildes aufweist. Eine Animation zeigt, wie sich das Ergebnisbild entwickelt, bis es dem gewünschten Ergebnis entspricht. Der Sprecher fordert die Zuschauer auf, das Video zu liken und zu abonnieren, um das nächste Video nicht zu verpassen.
Mindmap
Keywords
💡Neural Style Transfer
💡Content Representation
💡Style Representation
💡Gram Matrix
💡Content Loss
💡Style Loss
💡Total Loss
💡Optimization Method
💡VGG Network
💡Feature Maps
Highlights
Introduction to the video series on neural style transfer, focusing on both theory and practical application.
Overview of the series, with a focus on static image style transfer in the first part and video style transfer in the second.
Explanation of the basic theory behind neural style transfer, including content and style representation.
Discussion on the use of optimization methods like L-BFGS for static image neural style transfer.
Introduction to the concept of artistic style transfer versus photorealistic style transfer.
Historical context of style transfer, from signal processing techniques to the advent of neural style transfer.
The pivotal 2015 paper by Gatys et al. that introduced the concept of decoupling content and style within a CNN architecture.
Description of the VGG network's role in feature extraction for content representation.
Visualization of feature maps to understand how they represent content at different levels of abstraction.
Demonstration of how a Gaussian noise image can be transformed into a stylized image through optimization.
Explanation of the content loss calculation and its role in matching the content representation of two images.
Introduction to the concept of capturing style through Gram matrices and their significance in style representation.
Insight into how Gram matrices work by showing covariance between feature maps.
Animation demonstrating the optimization process where the style of one image is transferred to another.
Final explanation of the total loss as a combination of content and style loss in neural style transfer.
Conclusion of the video with a summary of the neural style transfer process and a call to action for viewers.
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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