डीप स्टाइल और उबंटू के साथ अपनी खुद की न्यूरल पेंटिंग बनाएं

तंत्रिका नेटवर्क बहुत कुछ कर सकते हैं। वे छवियों की व्याख्या कर सकते हैं, हमारी आवाज़ों को समझ सकते हैं और बातचीत का अनुवाद कर सकते हैं। लेकिन क्या आप जानते हैं कि वे पेंट भी कर सकते हैं?

हाल ही में एक शोध पत्र ("कलात्मक शैली का एक तंत्रिका एल्गोरिथम" शीर्षक) ने कुछ आकर्षक दृश्य उदाहरणों के साथ ऑनलाइन चर्चा की झड़ी लगा दी है। अनिवार्य रूप से, कागज एक गहरी तंत्रिका नेटवर्क को छवि संरचना से कलात्मक शैली को अलग करने के लिए प्रशिक्षित करने के लिए एक तकनीक पर चर्चा करता है, और एक छवि की शैली को दूसरे की संरचना के साथ जोड़ता है। इन सबका नतीजा यह है कि आप तस्वीरों को "तंत्रिका पेंटिंग" में बदलने के लिए एक विशाल तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित कर सकते हैं, जो ऐसा लगता है जैसे उन्हें प्रसिद्ध कलाकारों - "डिजिटल नकली" द्वारा चित्रित किया गया था।

यहाँ लेख से कुछ उदाहरण दिए गए हैं। पहली छवि मूल है। बाद की छवियां जनरेट किए गए परिणाम हैं, जिस पेंटिंग से शैली का नमूना लिया गया था, उसे लघु रूप में दिखाया गया है।

डीप स्टाइल और उबंटू के साथ अपनी खुद की न्यूरल पेंटिंग बनाएं

मूल शोधकर्ताओं ने दुर्भाग्य से अपना कोड जारी नहीं किया है। हालांकि, कुछ निडर प्रोग्रामर ने पिछले कुछ दिनों में अपने परिणामों को दोहराया है, और उनका कोड इंटरनेट पर खुला स्रोत उपलब्ध है। इसे चलाने के लिए आपको बस एक लिनक्स मशीन और थोड़े से धैर्य की आवश्यकता है।

आज, मैं आपको यह बताने जा रहा हूं कि यह कैसे करना है, और आपको अपने कुछ परिणाम दिखाऊंगा। आप इसे हमारे डीपड्रीम ट्यूटोरियल के ढीले सीक्वल के रूप में सोच सकते हैं। यह थोड़ा जटिल है, लेकिन कोई भी व्यक्ति जिसके पास Linux मशीन है, उसका अनुसरण कर सकता है -- कोई कोडिंग अनुभव की आवश्यकता नहीं है।

सॉफ़्टवेयर सेट अप करना

सबसे पहले, यदि आप बहुत जल्दी में नहीं हैं या आपके पास लिनक्स मशीन नहीं है, तब भी आप डीपफॉर्गर ट्विटर बॉट का उपयोग करके डीपस्टाइल के साथ खेल सकते हैं (इसे एक छवि और एक शैली भेजें, और यह अंततः आपको परिणामों के साथ जवाब देगा। चाहना)। यदि आप अधिक छवियों को शीघ्रता से (और परिणामों पर अधिक नियंत्रण के साथ) संसाधित करना चाहते हैं, तो ट्यूटोरियल के लिए पढ़ें।

सबसे पहले, सुनिश्चित करें कि आपके पास उबंटू . की एक अद्यतन प्रति है (14.04 जो मैंने इस्तेमाल किया है)। आपके पास कम से कम कुछ अतिरिक्त गीगा हार्ड ड्राइव स्थान होना चाहिए। अधिक जानकारी के लिए, विंडोज के साथ-साथ ड्यूल-बूटिंग उबंटू पर हमारा ट्यूटोरियल देखें। आपको रूट विशेषाधिकारों की भी आवश्यकता होगी, इसलिए सुनिश्चित करें कि आप आगे बढ़ने से पहले ऐसा करते हैं।

मूल उपकरण

बल्ले का अधिकार, यह एक ओपन-सोर्स प्रोजेक्ट है, इसलिए हम Git चाहते हैं स्थापित। संस्करण नियंत्रण सॉफ्टवेयर के लिए Git स्वर्ण मानक है। लगभग हर ओपन सोर्स प्रोजेक्ट के बारे में जानने लायक जीथब पर होस्ट किया जाता है।

Git को डाउनलोड और इंस्टॉल करने के लिए, बस एक टर्मिनल खोलें और टाइप करें "

sudo apt-get install git

" और इंस्टॉलर की मांगों से सहमत हैं।

अगला:हम कुछ बुनियादी टूल सेट अप करने जा रहे हैं सॉफ़्टवेयर को काम करने के लिए आवश्यक है।

सबसे पहले, लुआ स्थापित करें। यह वह भाषा है जिसमें टूल लिखा गया है। यह बहुत आसान है। बस टाइप करें "

sudo apt-get install lua5.2

" और स्थापना प्रक्रिया का पालन करें।

दूसरा, हम Luarocks प्राप्त करने जा रहे हैं। यह वह उपकरण है जो अन्य उपकरणों को स्थापित करना आसान बनाता है (क्या आपको Linux पसंद नहीं है?) इसके लिए, टाइप करें "

sudo apt-get install luarocks

" और स्थापना चरणों का पालन करें।

तीसरा, हम लुजित को स्थापित करने जा रहे हैं। यह लुआ के लिए समय-समय पर संकलन है जो हमारे जीवन को थोड़ा आसान बना देगा। बस टाइप करें "

sudo apt-get install luajit

।"

अब तक बहुत अच्छा।

फ्रेमवर्क

इसके बाद, हम मशाल, एक वैज्ञानिक कंप्यूटिंग और मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क स्थापित करने जा रहे हैं जो एप्लिकेशन की रीढ़ है। दुर्भाग्य से, इसे apt-get (मानक Ubuntu पैकेज मैनेजर) का उपयोग करके इंस्टॉल नहीं किया जा सकता है।

सौभाग्य से, उनके पास एक-पंक्ति इंस्टॉलर है जो कुछ कमांड-लाइन जादू का उपयोग करता है। अपने टर्मिनल पर लौटें और "

. दर्ज करें

curl -s https://raw.githubusercontent.com/torch/ezinstall/master/install-all | bash

जब आपका काम हो जाए, तो "

. टाइप करें

luajit -ltorch

". यह मशाल इंटरफ़ेस लाएगा और सत्यापित करेगा कि सब कुछ सही ढंग से स्थापित किया गया था।

उसमें से बाहर निकलें।

अब हम loadcaffe . स्थापित करने जा रहे हैं -- एक तंत्रिका-नेटवर्क विशिष्ट पैकेज। "

. लिखकर इसकी एकमात्र निर्भरता स्थापित करें

sudo apt-get install libprotobuf-dev protobuf-compiler

". फिर आप "

. का उपयोग करके पैकेज को स्वयं स्थापित कर सकते हैं

sudo luarocks install loadcaffe"

।

डबल चेकिंग डिपेंडेंसीज

अंत में, हम यह सुनिश्चित करने के लिए कि सब कुछ सुचारू रूप से चल रहा है, हम कुछ सामानों को पहले से ही अपडेट करने जा रहे हैं।

टाइप करें "

sudo luarocks install image

" यह सुनिश्चित करने के लिए कि आपका इमेज पैकेज अप टू डेट है। इसके बाद, "

. दर्ज करें

luarocks install nn

" जो आपके 'एनएन' पैकेज के लिए भी ऐसा ही करेगा।

डीप स्टाइल इंस्टॉल करना

ठीक है! इस बिंदु पर, हम वास्तव में स्वयं सॉफ़्टवेयर स्थापित करने के लिए तैयार हैं। स्वच्छता के लिए, अपने होम डायरेक्टरी ('mkdir DeepStyle') में एक नया फोल्डर बनाएं। फिर, "

. का उपयोग करके इसे दर्ज करें

cd Deepstyle

". अब टाइप करें"

sudo git clone https://github.com/jcjohnson/neural-style.git".

अगला, हमें मॉडल डाउनलोड करना होगा। एक कप कॉफी या कुछ और बनाएं, इसमें थोड़ा समय लगेगा। टर्मिनल पर वापस जाएं, और "

. टाइप करें

sudo sh models/download_models.sh

"। यह एक लंबी, विस्तृत डाउनलोड प्रक्रिया शुरू करेगा। यदि यह अनुमति त्रुटियों के कारण विफल हो जाता है, तो chmod का उपयोग करके संबंधित फ़ोल्डरों पर स्वयं को पढ़ने-लिखने की अनुमति देने का प्रयास करें।

डीप स्टाइल का उपयोग करना

ठीक है, हमारा जाना अच्छा है। सॉफ़्टवेयर का उपयोग करना बहुत आसान है।

सुनिश्चित करें कि आप DeepStyle/neural-style निर्देशिका . में हैं टर्मिनल में। अब, आपको काम करने के लिए कुछ छवियों की आवश्यकता होगी। उन्हें इंटरनेट से डाउनलोड करें (या कुछ भी), फिर उन्हें DeepStyle/neural-style फ़ोल्डर में कॉपी करें फ़ाइल ब्राउज़र का उपयोग करना।

अब आप अलग-अलग छवियों को संसाधित करने के लिए कमांड लाइन का उपयोग कर सकते हैं। प्रारूप बहुत सीधा है:

th neural_style.lua -style_image YOURPAINTINGHERE.jpg - content_image YOURPHOTOHERE.jpg -gpu -1

(जाहिर है, आपको अपनी फाइलों के नाम के साथ ALL CAPS के हिस्सों को बदलना होगा)।

इससे तंत्रिका नेटवर्क शुरू हो जाएगा। यह लगभग एक घंटे तक चलेगा, इसके समाप्त होने तक हर कुछ मिनटों में नई आंशिक रूप से परिवर्तित छवियों को बाहर थूक देगा।

-gpu -1

ध्वज इसे आपके GPU तक पहुँचने का प्रयास करने से रोकता है।

कई घंटों की कोशिश के बाद (और ऑपरेटिंग सिस्टम को कई बार ब्रिक करना) मैं अपने GPU (एक NVIDIA GTX 970) के साथ अच्छा खेलने के लिए Ubuntu और CUDA प्राप्त करने में असमर्थ था। यदि आपके पास इसके साथ अधिक भाग्य है, तो आप CUDA और cudann.torch इंस्टॉल करना चाहेंगे (अधिक जानकारी के लिए जीथब रेपो देखें)। अगर नहीं, तो कोई बात नहीं -- यह अब भी आपके CPU का उपयोग करके काम करेगा; यह बस थोड़ा धीमा होगा।

अगर आपको यह सब काम करने में कोई समस्या है, तो बस मुझसे टिप्पणियों में पूछें, और मैं आपकी मदद करने की पूरी कोशिश करूंगा।

परिणाम

यहां कुछ छवियां हैं जो मैंने पिछले कुछ दिनों में बनाई हैं। परिणाम मिश्रित हैं, लेकिन उनमें से कई बहुत प्रभावशाली हैं।