Basic Theory | Neural Style Transfer #2

Summary

Dieses 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

00:00

🎨 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.

05:00

🔬 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.

10:01

🎭 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.

15:01

📺 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.

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 einen künstlerischen Stil zu verwandeln, wobei die Inhaltsdarstellung eines Bildes beibehalten wird, während der Stil eines anderen Bildes übernommen wird. Dies wird durch das Minimieren eines Verlustes erreicht, der aus der Kombination aus Inhalts- und Stilverlust besteht.

💡Content Representation

Die Inhaltsdarstellung bezieht sich auf die semantischen Merkmale eines Bildes, die bei der Stilübertragung erhalten bleiben sollen. Im Kontext des Videos wird die Inhaltsdarstellung durch die Feature Maps eines bestimmten Layers einer CNN, wie zum Beispiel VGG, dargestellt. Diese Feature Maps werden verwendet, um die Inhaltsdarstellung des Inhaltsbildes zu erfassen und sicherzustellen, dass das resultierende Bild die gleiche Semantik wie das ursprüngliche Inhaltsbild hat.

💡Style Representation

Die Stildarstellung bezieht sich auf die visuellen Stilmerkmale eines Bildes, die kopiert werden sollen. Im Video wird die Stildarstellung durch Graham-Matrizen erfasst, die aus den Feature Maps mehrerer CNN-Schichten gebildet werden. Diese Matrizen helfen, die texturellen Merkmale des Stilbildes zu erfassen und werden verwendet, um sicherzustellen, dass das resultierende Bild die gleichen Stilmerkmale wie das Stilbild hat.

💡Gram Matrix

Eine Graham-Matrix ist ein Werkzeug, das verwendet wird, um die Stildarstellung eines Bildes zu erfassen. Sie ist eine Kovarianzmatriz, die die Beziehungen zwischen den Feature Maps in einem bestimmten Layer der CNN beschreibt. Im Video wird die Graham-Matrix verwendet, um die texturellen Merkmale des Stilbildes zu erfassen und zu bestimmen, welche Feature Maps in Kombination aktiviert werden.

💡Content Loss

Der Inhaltsverlust ist ein Konzept in der Neuralen Stilübertragung, das verwendet wird, um die Ähnlichkeit des Inhalts des resultierenden Bildes mit dem Inhaltsbild zu messen. Im Video wird der Inhaltsverlust durch das Minimieren der Abweichung zwischen den Feature Maps des resultierenden Bildes und des Inhaltsbildes definiert, um sicherzustellen, dass der Inhalt des resultierenden Bildes dem des Inhaltsbildes entspricht.

💡Style Loss

Der Stilverlust ist ein Maß für die Ähnlichkeit des Stils des resultierenden Bildes mit dem Stilbild. Im Video wird der Stilverlust durch das Minimieren der Abweichung zwischen den Graham-Matrizen des resultierenden Bildes und des Stilbildes definiert. Dies hilft, sicherzustellen, dass das resultierende Bild die gleichen texturellen Merkmale wie das Stilbild hat.

💡Total Loss

Der Gesamtverlust ist eine Kombination aus Inhaltsverlust und Stilverlust, die verwendet wird, um die Qualität der Neuralen Stilübertragung zu bewerten. Im Video wird der Gesamtverlust minimiert, um ein Bild zu erzeugen, das sowohl den Inhalt des Inhaltsbildes als auch den Stil des Stilbildes aufweist.

💡Optimization Method

Eine Optimierungsmethode ist ein Verfahren, das verwendet wird, um den Gesamtverlust in der Neuralen Stilübertragung zu minimieren. Im Video werden verschiedene Optimierungsmethoden wie L-BFGS oder Atom-numerische Optimierer genannt, die verwendet werden können, um das resultierende Bild zu finden, das den gewünschten Stil und Inhalt aufweist.

💡VGG Network

Das VGG-Netzwerk ist ein tiefes konvolutives neuronales Netz, das im Video verwendet wird, um die Feature Maps für die Inhalts- und Stildarstellung zu extrahieren. Es ist ein bekanntes Modell, das auf dem ImageNet-Datensatz trainiert wurde und für die Bildklassifizierung und Objektlokalisierung verwendet wird. Im Video wird das VGG-Netzwerk dazu verwendet, die semantischen und texturellen Merkmale der Bilder zu erfassen, die für die Stilübertragung relevant sind.

💡Feature Maps

Feature Maps sind eine Ausgabe von Convolutional Layers in einem CNN, die Informationen über die Struktur und Merkmale eines Bildes enthalten. Im Video werden Feature Maps aus dem VGG-Netzwerk verwendet, um sowohl die Inhalts- als auch die Stildarstellung eines Bildes zu erfassen. Jede Feature Map kann als ein Bild interpretiert werden, das entweder low-level Details wie Kanten oder high-level Details enthält, abhängig von der Layer, aus dem sie extrahiert werden.

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

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