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玩转PaddleHub:无须训练即可合成毕加索画风的蒙娜丽莎和动漫

飞桨PaddlePaddle 2020-06-30

【飞桨开发者说】姚晓雨,中国科学技术大学材料学博士研究生,主要研究深度学习在材料设计领域的应用

玩转PaddleHub:无须训练即可合成毕加索画风的蒙娜丽莎和动漫

毕加索的作品风格丰富多样,后人常用“毕加索永远是年轻的”的说法形容毕加索多变的艺术形式,可见一斑。那么想不想看看出自毕加索的蒙娜丽莎?想不想让毕加索做个动漫?本文将用最简单的方法带大家实现这个小小愿望。

玩转PaddleHub:无须训练即可合成毕加索画风的蒙娜丽莎和动漫



实践效果




毕加索画风的蒙娜丽莎

玩转PaddleHub:无须训练即可合成毕加索画风的蒙娜丽莎和动漫


毕加索画风的BadApple MV



实践方法




想要实现毕加索风格的蒙娜丽莎和动漫,不仅需要数据,还要搭建网络结构,在这里给小伙伴们推荐一个好玩的Hub — PaddleHub。 PaddleHub中有很多CV和NPL方向的预训练模型。

在这里我使用的是stylepro_artistic模型,该模型整体采用全卷积神经网络架构(FCNs),通过encoder-decoder重建艺术风格图片。 StyleProNet的核心是无参数化的内容-风格融合算法Style Projection ,模型规模小、响应速度快。模型训练的损失函数包括style loss、content perceptual loss和content KL loss,确保模型高保真还原内容图片的语义细节信息与风格图片的风格信息。预训练数据集采用MS-COCO数据集作为内容端图像,WikiArt数据集作为风格端图像,二者可以任意转换。

玩转PaddleHub:无须训练即可合成毕加索画风的蒙娜丽莎和动漫

详情请参考StyleProNet论文:
https://arxiv.org/abs/2003.07694

玩转PaddleHub:无须训练即可合成毕加索画风的蒙娜丽莎和动漫

模型中定义的python接口为:

  
    
    
  
def style_transfer(self,
               images=None,
               alpha=1,
               use_gpu=False,
               visualization=True,
               output_dir='transfer_result')
:

相关参数说明:
  • images (list[dict]): ndarray 格式的图片数据。每一个元素都为一个 dict,有关键字 content, styles, weights(可选),相应取值为:
    • content (numpy.ndarray): 待转换的图片,shape 为 [H, W, C],BGR格式;
    • styles (list[numpy.ndarray]) : 作为底色的风格图片组成的列表,各个图片数组的shape 都是 [H, W, C],BGR格式;
    • weights (list[float], optioal) : 各个 style 对应的权重。当不设置 weights 时,默认各个 style 有着相同的权重。
  • alpha (float) : 转换的强度,[0, 1] 之间,默认值为1;
  • use_gpu (bool): 是否使用 GPU,使用GPU可以用来加快处理速度;
  • visualization (bool): 是否将结果保存为图片,默认为 False;
  • output_dir (str): 图片的保存路径,默认设为 transfer_result 。

以上就是我们需要修改的参数,当然还有很多参数可以查看官网或者源代码进行修改。详情:
https://www.paddlepaddle.org.cn/hubdetail?name=stylepro_artistic&en_category=GANs

对于图像可以直接调用python的API接口进行艺术风格迁移。对于视频我们需要 先将视频的每一帧提出取来,然后与对应风格图像进行风格迁移,最后再将每一帧整合为视频。

1. 毕加索画风的蒙娜丽莎实现


风格迁移代码:

  
    
    
  
# 导入必要的包
import cv2
import paddlehub  as hub
# 导入并加载模型
stylepro_artistic = hub.Module(name= "stylepro_artistic")
# 风格转换
result = stylepro_artistic.style_transfer(
        images=[{
             'content': cv2.imread( 'target.jpg'),  # 载入《蒙娜丽莎》图像
             'styles': [cv2.imread( 'style.jpg')],  # 风格采用了《双臂抱胸的女人》
             'weights':[ 1# 由于上面只选取了一个图片,所以这里只能有一个数字组成的数组
        }],
        alpha =  1.0,
        use_gpu =  False,
        visualization= True,
        output_dir= 'transvideo_result')

我们可以分析一下返回值,也就是result的内容。如下:

  
    
    
  
[ {'data': array([[[108, 166, 133],
        [  62, 107,  84],
        [ 133, 169, 134],
        ...,
        [  83, 141, 159],
        [  85, 145, 169],
        [  85, 142, 169]],

       [ [106, 164, 132],
        [  64, 109,  84],
        [ 134, 170, 136],
        ...,
        [  91, 142, 161],
        [  90, 144, 169],
        [  90, 142, 170]],

       [ [109, 164, 133],
        [  65, 110,  86],
        [ 136, 171, 139],
        ...,
        [  95, 141, 160],
        [ 100, 147, 173],
        [  95, 144, 172]],

       ...,

       [ [ 71,  71,  82],
        [  72,  72,  83],
        [  71,  66,  74],
        ...,
        [  31,  30,  40],
        [  84,  93, 113],
        [  64,  77, 111]],

       [ [ 71,  71,  83],
        [  71,  71,  85],
        [  70,  65,  75],
        ...,
        [  30,  29,  39],
        [  87,  96, 117],
        [  69,  84, 119]],

       [ [ 71,  71,  83],
        [  72,  71,  85],
        [  70,  64,  76],
        ...,
        [  31,  30,  39],
        [  87,  97, 118],
        [  71,  83, 118]]], dtype=uint8), 
'save_path''transfer_result/ndarray_1588391023.5056114.jpg'}]

返回值是一个由字典元素形成的列表字典的key分别为’data‘和’save_path‘。 其中data数值表示三通道的图片 数据,我们可以直接显示这个图片。

  
    
    
  
import matplotlib.pyplot as plt
plt.imshow(result[ 0][ 'data'])


save_path表示我们保存图片的位置,且仅当visualization为True时,此值存在。


2. 毕加索画风的BadApple MV实现


首先我们通过cv2的视频读取功能,将视频的每一帧都进行与同一张照片的融合,然后再将融合的图片再整合成视频,就搞定了。

每帧融合代码:


这是一个漫长的过程,如果只是用单CPU需要16个小时,如果 使用GPU加速不到1个小时 就可以了(可以去AI Studio蹭个算力:)。

  
    
    
  
%env CUDA_VISIBLE_DEVICES= 0  # 指定GPU,很重要
# 导入必要的包
import cv2
import paddlehub  as hub
from tqdm  import tqdm
stylepro_artistic = hub.Module(name= "stylepro_artistic")
video = cv2.VideoCapture( "work/badapple.mp4")
# 获取帧数/s
fps = video.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
# 获取总帧数
frameCount = video.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT)
# 获取视频的尺寸信息
size = (int(video.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)), int(video.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)))
print( "总共的帧数为:",frameCount)
success, frame = video.read() 
file_paths = []
index =  0
for i  in tqdm(range(int(frameCount))):
     # 判断是否读取帧成功,且前33帧为黑屏帧,这里不做处理,加快进度
     if success  and index >  33:
            result = stylepro_artistic.style_transfer(
                images=[{
                     'content': frame,
                     'styles': [cv2.imread( 'work/pics/8.jpg')]
                }],
                use_gpu= True# 有GPU时,简易使用GPU可以加速
                visualization= True,
                output_dir= 'transvideo_result')
            file_paths.append(result[ 0][ 'save_path'])
     elif success:
        filep =  'transvideo_result/'+str(index)+ '.jpg'
        cv2.imwrite(filep, frame)
        file_paths.append(filep)
    success, frame = video.read()
    index +=  1

接下来我们将保存的图片进行读取整合为视频,注意每张图片的保存格式为ndarray_{unix时间戳}.jpg,需要我们进行读取和排序。

整合代码:


这一过程就很快了,主要是将每一帧加载在一起,形成视频。

  
    
    
  
import os
import cv2
import datetime
file_dict = {}
video = cv2.VideoCapture( "work/badapple.mp4")
fps = video. get(cv2.CAP_PROP_FPS)
frameCount = video. get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT)
size = ( int(video. get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)),  int(video. get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)))
# 读取图像并根据unix时间戳进行排序
for i  in os.listdir( 'transvideo_result/'):
    file_dict[ 'transvideo_result/'+i] =  float(i.replace( 'ndarray_', '').replace( '.jpg', ''))
file_dict = sorted(file_dict.items(),key = lambda x:x[ 1])
videoWriter = cv2.VideoWriter( 'trans.avi', cv2.VideoWriter_fourcc(* "MJPG"), fps, size)
flag = True
for i  in file_dict:
if flag:
     # 前34帧我们直接填充黑屏帧
         for j in range(34):
            videoWriter.write(cv2.imread('work/target/0.jpg'))
        flag 
= False
    videoWriter.write(cv2.imread(i[ 0]))
videoWriter.release()

处理完就可以看到前面我们看到的视频啦。

此外为了方便大家,我公开了AI Studio中的项目,大家可以fork运行一下,里面有未经处理的原版视频。项目地址为:
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/439779



实践总结




大家在使用AI Studio的过程需要注意下面两点:

1. 使用GPU时,一定要设置GPU环境变量 (%env CUDA_VISIBLE_DEVICES=0)。
2. 图像整合为视频时,最后一定要有释放对象这一命令 (videoWriter.release()),不然整合后的视频无法打开。

从PaddleHub的stylepro_artistic模型的预测效果看,蒙娜丽莎的微笑与毕加索的画风很像,但是在动漫中效果并不十分理想,但是大胆的着色跟毕加索风格还是很相似的。总之,PaddleHub还是给了我非常多的惊喜,同学们也可以动手试试看:)

如在使用过程中有问题,可加入飞桨官方QQ群进行交流: 703252161

如果您想详细了解更多飞桨的相关内容,请参阅以下文档。

PaddleHub预训练模型应用工具:
官网地址: https://www.paddlepaddle.org.cn/hub
GitHub: https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub
Gitee:  https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleHub

官网地址:
https://www.paddlepaddle.org.cn

飞桨开源框架项目地址:
GitHub:
https://github.com/PaddlePaddle/Paddle
Gitee: 
https://gitee.com/paddlepaddle/Paddle

END


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