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mattya/chainer-gogh

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chainer-gogh

Implementation of "A neural algorithm of Artistic style" (http://arxiv.org/abs/1508.06576)

解説記事: https://research.preferred.jp/2015/09/chainer-gogh/

(VGG, lam=0.0075, after 5000 iteration)

Usage:

Chainerをインストール

pip install chainer

詳しくはhttps://github.com/pfnet/chainer

モデルをダウンロード

お手軽。(-m nin)

きれいな絵がかけるがとても重い。(-m vgg, -m vgg_chainer) vgg_chainerではモデルのダウンロードの必要はなく、初回を除いて非常に高速でロードできるようになります(chainer 1.19以降で動作)。

NIN並に軽く、ポテンシャルもあるはずだが、最適なパラメタがわかっていない。(-m googlenet)

VGGより軽く、二次元画像にとても強いはずだが、最適なパラメタがわかってない。(-m i2v)

CPU実行

python chainer-gogh.py -m nin -i input.png -s style.png -o output_dir -g -1

GPU実行

python chainer-gogh.py -m nin -i input.png -s style.png -o output_dir -g GPU番号

VGG実行サンプル

python chainer-gogh.py -m vgg_chainer -i input.png -s style.png -o output_dir -g 0 --width 256

モデルの指定方法

-m nin

のninを、vgg, vgg_chainer, googlenet, i2vに切り替えることが可能。 モデルファイルはディレクトリ直下に置いて、デフォルトの名前のまま変えないこと。

複数枚同時生成

  • まず、input.txtというファイル名で、以下の様なファイルを作る。
input0.png style0.png
input1.png style1.png
...

そして、chainer-gogh-multi.pyの方を実行

python chainer-gogh-multi.py -i input.txt

VGGを使うときはGPUのメモリ不足に注意

パラメタについて

  • --lr: 学習速度。生成の進捗が遅い時は大きめにする
  • --lam: これを上げるとinput画像に近くなり、下げるとstyle画像に近くなる
  • alpha, beta: 各層から伝播させる誤差にかかる係数。models.pyの中でハードコードされている。

注意

  • 現在のところ画像は正方形に近いほうがいいです

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