Главная » Разное » Приметы стиля художественного

Приметы стиля художественного


Художественный стиль - отличительные особенности

Характер произведения напрямую зависит от стиля, который использует автор во время написания. Классики русской и зарубежной литературы реализовывали в своих текстах художественный стиль. Он является одним из противоречивых и запутанных жанров.

Художественный стиль: понятие, черты

Автор пишет рассказ или роман в целях открытия читателю своих внутренних переживаний.

Художественный стиль используется в литературных произведениях. Примеры художественного текста должны рассказывать о жизненной ситуации, открывать простые истины в понимании автора.

Художественный стиль встречается в таких жанрах, как поэма, стихотворение, пьеса, рассказ, роман и повесть.

Чтобы максимально полно выразить эмоции и точнее объяснить точку зрения, автор использует различные языковые средства в художественном стиле из других речевых жанров.

Эстетическое мнение рассказчика должно вызвать у аудитории не только положительную, но и отрицательную реакцию. Без ответного слова сложно понять, вник ли читатель в прочитанные строки. Это является одной из проблем художественного текста. Не каждый автор умеет правильно использовать выразительные средства в тексте.

Поэтому читатель может не вникнуть в мысль автора, не убедиться в ней и поставить под сомнение прочитанное. Если после прочтения у человека возникают вопросы или желание выразить мнение, то это считается откликом на произведение. Но не является гарантией полного понимания смысла.

Получив ответы на вопросы, послушав мнение других читателей, он может убедиться в точности и правильности мыслей рассказчика.

Отличительные черты художественного стиля

  1. Автор выражает собственную позицию посредством различных инструментов литературного языка. Предложение в художественном стиле содержит тропы – эпитеты, метафоры, прямая речь, метафоры, сравнения и т.д.
  2. Текста в жанре художественного стиля наполнены эмоциями.
  3. Персонажи художественной литературы описаны ярко и живо с помощью языковых средств.
  4. Присутствие автора в некоторых произведениях наблюдается постоянно.

Главная задача художественного стиля – донести до читателя мнение автора таким образом, чтобы на это мнение шел ответный призыв (критика). Разнообразные стили художественной литературы позволяют подать любую информацию интересно и необычно.

Например, феномены науки описываются в произведениях научно-художественным стилем. В газетах и журналах может использоваться художественно-публицистический стиль.

Основные признаки художественной стилистики

Чтобы понять, что текст художественный, необходимо найти определенные признаки. Черты, описанные выше, являются характерными для художественного стиля. К ним можно добавить и другие характеристики.

  1. Речевая многозадачность. В правильно написанном тексте художественного стиля каждое слово будет иметь значение. Слова вызовут у читателя различные мысли относительно дальнейших событий в истории.
  2. Не всегда понятно, какое именно языковое средство использовал автор. Суть текста – не объяснить языковые формы самовыражения, а показать точку зрения, чувства, мысли.
  3. Рассказчик может рассказать о своей позиции разными способами. Можно это сделать плавно, или же ярко и спокойно. В любом случае, текст художественного стиля подразумевает самовыражение автора.
  4. У каждого рассказчика создан собственный стиль. Автор берет из другого жанра русского языка какие-либо средства. По этой причине произведения отличаются друг от друга. Другими словами, создается «авторский слог».
  5. Упорядоченный текст. Произведение имеет четкую структуру глав.
  6. Одно слово может иметь несколько значений.
  7. Шаблонные фразы не употребляются.

Функции художественного стиля

Различаются три функции художественного стиля.

  1. Первая – эстетическая. Художественный текст не только доносит читателю определенный смысл, но и вызывает эстетические чувства. Через идейное восприятие аудитория должна понять смысл всего произведения.
  2. Вторая функция – воздействующая. Через эмоции автор воздействует на читателя и одновременно доносит то него информацию о мире. В виде информации может выступать простая житейская мудрость, мнение автора по какому-либо вопросу.
  3. И третья функция – коммуникативная. Читатель отвечает на мысли и идеи, описанные в произведении. Если текст выполнил первые две задачи неправильно, то не будет отклика от аудитории. А это означает, что произведение не выполнило ни одну задачу и мировоззрение рассказчика понято неправильно.

Область использования стиля

Художественный жанр используется в литературе. Разделяются подстили: художественно-публицистический и научно-художественный.

Благодаря синтаксическим и морфологическим характеристикам, стиль используется в таких подстилях, как: эпос, лирика, драма.

Эпос разделяется на эпопею, роман, рассказ и повесть. Так же эпосом считаются былины, баллады, легенды, мифы и притчи.

  1. В эпопее большую роль занимают исторические события.
  2. Сюжетная линия романа строится на жизни героев.
  3. В рассказе речь идет об одном случае.
  4. Повесть вмещает в себя характеристики рассказа и романа.
  5. Лирика, то есть стихотворная форма, разделяется на оду, эпиграмму, элегию, сонет. Данный жанр хорошо используется Шекспиром.
  6. Ода – восхваление события или человека, эпиграмма — сатирическое стихотворение.
  7. Элегия – лирическое стихотворение.
  8. Сонет – особая стихотворная форма со строгим построением.
  9. В драме разделяются такие жанры, как комедия, драма, трагедия.
  10. В комедии автор высмеивает социальные проблемы или пороки с помощью сатирических приемов.
  11. Трагедия рассказывает о сломанных судьбах героев.
  12. В драме очень хорошо используют такое средство, как диалог в художественном стиле.
  13. Через диалог описывает острый и интересный сюжет, отношения персонажей друг с другом и обществом.

Языковые особенности художественного стиля речи

В художественном стиле применяются различные языковые средства. Некоторые заимствованы из других жанров. Главной особенностью художественного стиля является обилие морфологических и синтаксических свойств.

Большую роль отводят глаголам, местоимениям, прилагательным и причастиям. Они делают текст динамичным, искренним. Текст художественного стиля использует весь обширный ассортимент синтаксиса – знаки препинания, причастные обороты, прямая речь, цитаты.

Авторы текстов художественного стиля используют методы словообразования. В частности, изменяются суффиксы слов для придания эмоциональности. Это можно заметить при анализе текста художественного стиля.

Элементы художественного стиля

Для стиля характерны различные языковые средства для самовыражения. Другими словами – тропы. Среди них:

  • Эпитеты.
  • Метафоры.
  • Сравнения.
  • Аллегория.
  • Инверсия.

Помимо передачи эмоций и мнения автора, характерно использование языковых средств из других стилей. Чтобы обнаружить текст художественного назначения, нужно хорошо знать значение и применение этих элементов.

Детализация в художественном тексте

В тексте уточняется каждая деталь. Даже если она не будет влиять на дальнейший сюжет. Например, в романе «Поющие в терновнике» рассказ о птице сначала кажется непонятным.

Однако, есть намек на обычную историю любви. Уже в конце книги читателю открывается полный смысл цитаты священника. На первый взгляд, этот рассказ о птице, поющей раз в жизни, ничего не значит. Но прочитав далее, станет понятно, что автор имеет в виду.

Детализация в рассказе может означать что-то важное. Это, своего рода, намек или подготовка читателя к важному событию или открытию.

Передача чувств и эмоций автора

Собственное мнение автор дополняет чувствами и эмоциями. Этот прием выполняет задачу формирования отношения аудитории к описываемой ситуации.

Эпитеты

Эпитет (от греч. ἐπίθετον – «приложенное») – троп, выражающийся в форме прилагательного, реже наречия, существительного, числительного.

При появлении эпитета в тексте появляется другой смысл, новый оттенок. У слова, «приложенного» к этому элементу, появляется красочность и насыщенность. Например, «деревянное лицо».

Эпитет дополняет мнение автора, делает его более развернутым, описывает характер предмета и создает нужную атмосферу. Есть тавтологические и фольклорные эпитеты.

Метафоры

Метафора (др.-греч. μεταφορά — «перенос», «переносное значение»). С древнего греческого языка это слово означает «перенос».

В тексте метафора имеет такое же значение – то есть, свойства одного предмета переносятся на другой. Автор сравнивает явления с помощью слов, заменяя смысл. Читатель практически сразу разгадывает тайну.

Пример: «Когда Варя увидела цену сумки, ее «задушила жаба». Увидев цену, Варя пожалела на нее денег. Если бы автор описал прямыми фразами происходящее, предложение вряд ли обладало тайной, интересом.

Сравнения

Сравнение – распространенный троп. Его смысл – сравнить два предмета или явления по отношению к одному явлению (или предмету). Целью данного действия является обнаружение новых, важных для рассказчика свойств.

Аллегория

Аллегория – это объяснение автором абстрактных идей с помощью субъективного образа. Так же может выражаться в форме диалога. То есть, автор объясняет какой-либо стереотип с помощью конкретного случая.

Использование элементов других стилей

Главным элементов, заимствованным из других стилей, в художественном тексте – прямая речь. Вообще, встречается довольно много иных стилевых элементов в художественном стиле. Прямая речь взята из разговорного стиля.

Инверсия

В инверсии значимая часть предложения выделяется среди других слов. Это влияет и на дальнейший смысл всего сюжета. Выделяется она посредством перестановки слова.

Художественный стиль разбор примера

Любой художественный текст можно определить по его признакам. Возьмем отрывок из произведения Бунина:

Черты, присущие художественному произведению:

  1. Детали описываются тщательно.
  2. Множество эпитетов.
  3. Текст вызывают эмоции.

нейронный алгоритм художественного стиля: современная форма творчества | Фэрис Нолан

Понимание сверточных нейронных сетей

Поскольку сверточные нейронные сети являются основной концепцией для всей N.A.A.S., важно иметь четкое представление о том, что они делают. Если вы уже знаете о CNN, это прекрасно. Переходите к следующему разделу.

Conv-сети - это тип искусственных нейронных сетей, которые используют несколько специальных методов, позволяющих им особенно хорошо разбивать изображения на их основное содержание.Этот процесс выполняется поэтапно, каждый шаг представляет собой новый слой в сети. Слой так же прост, как шкаф для хранения данных; он систематизирует информацию. Слой x состоит из представления входных данных, которые подверглись x математическим манипуляциям, в данном случае сверткам. Эти уникальные наборы вычислений формируют каждую нейронную сеть и перемещают данные со слоя на слой. Каждый бит информации, содержащийся в слое, хранится в так называемом нейроне. Нейроны следует рассматривать как файлы, хранящиеся в каждом виртуальном кабинете, поскольку они содержат информацию о содержании входного изображения.Информация, хранящаяся в нейроне, называется активацией или выводом. Активации - это скалярные значения.

Вот так информация хранится в CNN. Теперь давайте перейдем непосредственно к грязи и посмотрим, что происходит внутри сети, анализирующей изображения. Для сверточных сетей существует всего три преобразования, используемых для разделения изображений: свертки, объединение и функции активации.

Начнем с самой важной мутации - свертки. Свертка - это, по сути, серия фильтров, которые перемещаются по изображению.Эти фильтры представляют собой матрицы, обычно трехмерные наборы значений, образующие квадратную призму. И высота, и ширина этих структур часто имеют размер 3 или 5. Глубина фильтра будет соответствовать количеству каналов изображения. Три цветовых канала (RBG) означают глубину трех.

По мере того как фильтр перемещается по изображению, каждое значение в фильтре умножается на значение пикселя, над которым он в настоящее время «находится». Эти продукты суммируются, чтобы получить скалярный результат, который сохраняется в нейроне.Наличие нейрона может не иметь большого значения для человека, но эта информация ценна для компьютера. Затем фильтр перемещается по изображению с шагом, указанным пользователем (размер приращения называется размером шага). После того, как фильтр прошел все позиции в изображении и создал всю матрицу, полную выходных значений, процесс повторяется с другим фильтром.

Упрощенный пример взаимосвязи между входным изображением и его картой функций (свернутый элемент выше выделен розовым цветом).Значения фильтра выделены мелким красным шрифтом, а границы самого фильтра - желтым. В действительности фильтр будет перемещаться слева направо по изображению во многих горизонтальных положениях.

Выходные данные фильтра представляют степень, в которой данная область изображения соответствует тому, что ищет фильтр. Большое значение означает высокую корреляцию между регионом и желаемым признаком.

Указанные выходные данные свертки сохраняются в так называемой карте характеристик. Звучит сложно, но это просто матрица всех значений, полученных в процессе фильтрации.Важно отметить, что карты функций организованы таким образом, что пространственно соотносятся с изображением. Это означает, что выходное значение фильтра, смотрящего в левый верхний угол изображения, также будет в верхнем левом углу матрицы карты признаков.

Поскольку фильтры обеспечивают скалярные выходные данные и перемещаются по изображению, единственный фильтр в конечном итоге дает двумерный выходной сигнал. Каждый новый фильтр, используемый на изображении, будет добавлять канал к карте функций, делая ее трехмерной матрицей.

Примечание. Канал - это 2-й слой карты объектов, взятый как поперечное сечение по глубине.

Выше описана только одна свертка. Большинство нейронных сетей состоит из множества слоев сверток. Как спросите?

Ну, это так же просто, как запустить еще один набор фильтров над картой объектов, чтобы создать новую карту объектов. Фильтры в этом случае будут иметь ту же глубину карты, над анализом которой они работают. В остальном процесс такой же, как описанный выше.

Сдвигайте, умножайте, суммируйте, промывайте и повторяйте.

Если вам интересно, откуда возникли эти волшебные фильтры, вы задаете очень правильный вопрос. Каждое число в каждом фильтре называется параметром. Это означает, что сеть узнает об этом с течением времени посредством обратного распространения. Если вы не знаете, что такое опора для спины, не волнуйтесь. Просто знайте, что аспект машинного обучения сверточных сетей заключается в том, что компьютер постепенно настраивает свои фильтры, пока они не будут искать и отображать значимую информацию.

Выше представлены два двумерных фильтра: один для захвата горизонтальных линий, другой - для вертикальных линий. Хотя эти точные фильтры вряд ли можно будет увидеть в реальной учебной среде, они хороши для примерных целей. Подумайте, почему каждый фильтр содержит свои значения. Напомним, умножьте каждое значение на значение пикселя и просуммируйте произведения. Более высокая производительность == высокая корреляция с желаемой функцией.

Теперь это все хорошо в теории, но давайте посмотрим, как это используется на практике.

Допустим, мы пытаемся построить сеть, чтобы визуально понимать, а затем классифицировать автомобили. Сверточная сеть будет использоваться для понимания аспекта сборки. Это могло бы разбить информацию изображения так, чтобы плотная нейронная сеть могла легко классифицировать изображение как «автомобиль» или «не автомобиль».

В начале процесса обучения, когда мы начинаем передавать изображения транспортных средств молодой сети, она будет использовать фильтры, содержащие случайные значения. Со временем, когда сеть начала учиться, она разработала уникальный набор фильтров для распознавания автомобилей.На первых уровнях сети из-за того, как обучаются свёрточные сети, вполне вероятно, что фильтры будут искать самые простые структуры, такие как вертикальные или горизонтальные линии. Со временем продвижение по иерархии сети будет означать прогрессирование сложности представленных данных. На более высоких уровнях сеть может научиться видеть формы, а рядом с последними слоями фильтры могут искать зеркала, окна или, возможно, шины.

Не забывайте, что только первый набор фильтров смотрит непосредственно на информацию о пикселях входного изображения.Кроме того, фильтры смотрят на слой перед ними и анализируют данные там внутри.

Примечание. Слой нейронной сети представляет собой серию нейронов, каждый из которых содержит значение. Когда я описываю уровень пула или уровень свертки, он относится к разделу сети, который выполняет указанную задачу (будь то пул, свертки или что-то еще). Сверточный слой - это слой, который принимает значения и выполняет свертки для создания карты признаков, а не слоя , состоящего из карты признаков.

И последнее, что я должен подчеркнуть, прежде чем двигаться дальше: , безусловно, самая важная вещь, которую следует вынести из этого раздела, - это то, что слои сверточных сетей представляют содержимое входного изображения.

.

Изучение художественных стилей по изображениям | Джеймса Ли.

Передача нейронного стиля с моим лицом и другими стилями.

В настоящее время на технологической арене идет гонка вооружений, а глубокое обучение и искусственный интеллект уже стали следующим модным словом отраслевого уровня. Все хотят добиться следующего крупного коммерческого успеха с помощью успешного и новаторского применения искусственного интеллекта.

Одним из таких достижений является использование нейронных сетей глубокого обучения для математического разделения содержимого и стиля изображений.Что естественно влечет за собой идею взять содержание одного изображения и стиль другого и объединить их в одно изображение. Эта идея была успешно реализована в 2015 году компанией Gatys. и др. в своей статье «Нейронный алгоритм художественного стиля».

С тех пор было сделано много идей и улучшений базовой идеи. Современные итерации алгоритма теперь известны как передача нейронного стиля и значительно продвинулись вперед с момента его создания в 2015 году. Подробнее об улучшениях можно прочитать в этой статье здесь.

Изображение A предоставляет содержимое. Изображение B является окончательным результатом, взяв семантическое содержание из изображения A и стиля из меньшего изображения.

Основная идея передачи стилей состоит в том, чтобы взять два изображения, например, фотографию человека и картину, и синтезировать изображение, которое одновременно соответствует семантическому содержанию представление фотографии и представление стиля соответствующего произведения искусства.

Как следует из приведенного выше утверждения, мы собираемся математически количественно определять стиль и представление содержимого изображений.Используя пустое или случайно сгенерированное изображение (также известное как стилизация), мы постепенно сопоставляем его с желаемым стилем и представлением контента.

Итак, как именно здесь применяется глубокое обучение? Что он делает, чтобы отделить стиль и контент от изображений - то, что даже людям иногда трудно различить.

Очевидно, нейронные сети, используемые для глубокого обучения, действительно хороши для создания высокоуровневых и низкоуровневых представлений особенностей изображения. Чтобы визуализировать это, давайте взглянем на изображение CNN.

Представления стиля и контента, сделанные на каждом уровне нейронной сети.

Исследуя представления функций на каждом уровне сети, вы увидите, что каждый уровень постепенно создает абстрактную концепцию стиля (верхний ряд изображений) и семантического содержания (нижний ряд изображений).

В сверточной нейронной сети (CNN) каждый слой служит для дальнейшего абстрагирования пиксельных представлений изображения, которым мы его скармливаем. Сначала мы загрузим изображение в CNN.Но CNN не воспринимает это изображение как изображение, как мы, люди, вместо этого оно рассматривает изображение как матрицу значений (точнее, тензор).

Матричное представление изображения буквы а. Значения пикселей, близкие к 1, соответствуют цветам, близким к черному, белые, а значения ближе к 0 соответствуют более светлому оттенку. Изображение взято с http://pippin.gimp.org/image_processing/chap_dir.html

На каждом слое ядро ​​применяется к фрагменту изображения, перемещаясь по всему изображению, в конечном итоге создавая промежуточное векторное представление изображения.Хотя эти сгенерированные векторы на самом деле могут ничего не значить, они позволяют нам фиксировать характеристики изображения. Вы можете ознакомиться с этим постом, чтобы получить подробное представление о том, как это делает CNN.

Естественно, эти изображения ни в коем случае не являются окончательным определением того, что такое стиль и контент на самом деле, но это то, как нейронная сеть воспринимает это так.

Теперь у нас есть приблизительное представление о том, где можно найти абстрактные характеристики изображения (векторные представления между слоями).Но как на самом деле вывести их из CNN?

Именно здесь вступает в игру ключевой вклад статьи, о которой мы говорили ранее.

Работа документа была основана на популярной и мощной архитектуре (в то время), получившей название VGG, которая выиграла конкурс ImageNet Classification 2014.

Слои нейронной сети VGG19, взятые из https://ethereon.github.io/netscope/#/gist/3785162f95cd2d5fee77

И в этой архитектуре промежуточные векторы, особенно на уровнях «conv4_2», лучше всего представляют семантическое содержание изображения. .В то время как стиль лучше всего представлен комбинацией функций из следующих уровней: «conv1_1», «conv2_1», «conv3_1», «conv4_1» и «conv5_1». Вы спросите, как мы пришли к такому выбору слоев? Это действительно метод проб и ошибок.

Изображение получено с помощью нейронного алгоритма художественного стиля. Структуры изображений, захваченные представлениями стилей, увеличиваются в размере и сложности при включении стилевых функций из более высоких уровней сети. Это можно объяснить увеличением размеров воспринимающего поля и сложностью функций в иерархии обработки сети.

Идея состоит в том, что чем дальше вы продвигаетесь по нейронной сети (и чем ближе к классификации объектов), тем больше вектор признаков представляет семантическое содержание изображения. В то время как слои, расположенные выше в сети, могут лучше передать стиль изображения.

Теперь, когда у нас есть представление о стиле и содержании, нам нужен способ итеративно сопоставлять случайно сгенерированное изображение с белым шумом (наша стилизация) с представлениями.

Случайно сгенерированное изображение белого шума, которое мы итеративно будем сопоставлять со стилем и представлениями контента.

Чтобы визуализировать информацию об изображении, которая закодирована на разных уровнях иерархии, мы выполняем градиентный спуск на изображении с белым шумом, чтобы найти другое изображение, которое соответствует характеристикам исходного изображения.

Следовательно, мы определяем потерю ошибки в квадрате между представлением контента и нашей стилизацией:

Потеря контента

Где вектор p - исходное изображение, вектор x - изображение, которое сгенерировано, и P_l и F_l их соответствующие характеристики представления в слое l .

Откуда градиент w.r.t. к сгенерированному изображению можно вычислить с использованием стандартного обратного распространения ошибки. Следовательно, мы можем постепенно обновлять изображение случайного белого шума, пока оно не даст такой же ответ в слое «conv4_2», что и изображение, из которого мы хотим получить семантический контент.

Однако стиль не такой простой. Сначала мы создаем представление стиля
, которое вычисляет корреляции между различными ответами фильтра. Это делается с помощью матрицы Грама:

, где G ^ l_ij - это внутренний продукт между векторизованными элементами i и j в слое l .Более подробную информацию о том, почему матрица Грама фиксирует информацию о стиле, можно найти в этой статье.

Путем минимизации среднеквадратичного расстояния между элементами матрицы Грама исходного изображения и матрицей Грама изображения, которое нужно сгенерировать, мы можем использовать градиентный спуск из изображения белого шума, чтобы найти другое изображение, которое соответствует представлению стиля исходного изображения.

Потеря стиля определяется как:

Где E_l равно:

И G и A представляют собой представления матрицы Грама для стиля исходного изображения и сгенерированного изображения соответственно в слое l .Затем градиенты могут быть вычислены с использованием стандартного обратного распространения ошибок, аналогичного представлению содержимого выше.

Объединение их обоих

Теперь у нас есть все ингредиенты, необходимые для создания изображения, учитывая изображение, стиль которого мы хотим изучить, и изображение, из которого мы хотим изучить контент.

Для создания изображений, в которых содержание фотографии сочетается со стилем картины, мы совместно минимизируем расстояние изображения белого шума от представления содержимого фотографии в одном слое сети и стилевого представления картины. в ряде слоев CNN.

Мы минимизируем следующую функцию потерь:

Где альфа и бета - веса, используемые для определения общего вклада во время построения нового изображения.

Несмотря на то, что эта статья была написана в 2018 году, описанная технология не является новой и существует уже несколько лет.

Действительно, в существующую модель уже внесено огромное количество улучшений и модификаций, которые значительно усиливают многие аспекты ее производительности, такие как увеличение скорости передачи стилей, уменьшение потерь для создания лучших изображений , рисование (это сделали авторы статьи) и многое другое.

Что меня интересует больше всего, так это то, что то, что я когда-то считал абстрактным и не поддающимся количественной оценке - это абстрактный стиль и содержание изображения, - теперь можно представить математически. Естественно, это заставляет задуматься, можно ли то же самое сделать с другими абстрактными качествами. Не только для изображений, но и для всех форм носителей, будь то видео или текст.

Что, если абстрактные понятия, такие как эмоции, мотив и сюжет, тоже можно измерить количественно? Что тогда мы будем с этим делать? Мы живем в захватывающие времена, и я не могу дождаться, чтобы увидеть, что новые технологии и искусственный интеллект могут привнести в нашу культуру.

.

Передача художественного стиля. Эта статья о художественном стиле… | автор: F D

с сайта giphy.com

Эта статья посвящена передаче художественного стиля, или вы также можете назвать это переносом нейронного стиля. Интересно знать, что глубокое обучение может создавать волшебные вещи с изображениями. Итак, я постараюсь дать вам лучшее понимание этой концепции и того, как она работает.

Разве вы не хотели бы, чтобы вашу картину написал ваш любимый художник всех времен? Звучит невозможно вернуть художника к жизни в случае его смерти, но есть неплохое решение - перенести стиль художника на любимую картину, в результате она будет выглядеть так, будто написана в стиле тот же художник.

На изображении ниже показано, что мы можем сделать любой снимок (например, собаку) и любое произведение искусства (здесь у нас есть «Звездная ночь Винсента Ван Гога»), и мы можем автоматически перенести выбранный стиль в содержание первого снимка.

кредит для @ DmitryUlyanovML

По сути, мы собираемся взять два изображения в качестве входных данных:

  • Content image будет определять, как будет выглядеть сгенерированное изображение. (например, собака)
  • Стиль изображения придаст стиль (или общую текстуру) сгенерированному изображению.(например, стиль «Звездная ночь» Винсента Ван Гога)

Выходное изображение - это сгенерированное изображение, которое в конце будет иметь содержимое изображения содержимого и стиль изображения стиля.

Сверточная нейронная сеть:

Мы собираемся использовать предварительно обученную сверточную нейронную сеть, такую ​​как VGG-Network, потому что CNN - правильный выбор для обработки изображений. Кроме того, он позволяет нам отдельно извлекать содержание и стиль изображения, и это именно то, что нам нужно.Итак, мы передадим два изображения через VGG и инициализируем изображение, которое будет сгенерировано случайным образом.

В нашей модели информация настолько важна, и, используя Max Pooling в CNN, мы отбрасываем большое количество значений пикселей предыдущего слоя и сохраняем только самые высокие значения. Поэтому лучше использовать средний пул, потому что он, по крайней мере, использует все данные для получения среднего.

Реконструкции контента и стиля с использованием CNN. Рисунок из Гэтиса, Эккера и Бетге, «Нейронный алгоритм художественного стиля», arXiv, 2015

Реконструкция содержимого:

Наша цель здесь - получить только содержимое входного изображения без текстуры или стиля, и это может быть выполняется путем получения слоя CNN, в котором хранятся все необработанные активации, соответствующие только содержимому изображения.Лучше получить более высокий уровень, потому что в CNN первые слои очень похожи на исходное изображение. Однако по мере продвижения к более высоким уровням мы начинаем отбрасывать много информации о необработанных значениях пикселей и оставляем только семантические концепции.

Реконструкция стиля:

Чтобы получить представление образа стиля, мы собираемся вычислить корреляции между различными типами нейронов в сети, используя матрицу Грама.

Итак, как работает матрица Грама?

Давайте получим сверточные характеристики стиля изображения на некотором уровне сети.Как показано ниже, мы получим функцию свертки объема C, H, W (канал по высоте, по ширине). Другими словами, это пространственная сетка H на W, и в каждой ее точке есть размерный вектор признаков.

заслуга cs231n: Визуализация и понимание

Мы выбираем два из этих столбцов различных характеристик (например, розовый и синий размерные векторы), а затем вычисляем внешний продукт между ними. В результате мы получим матрицу C на C, содержащую информацию о том, какие функции на этой карте функций имеют тенденцию активироваться вместе в этих двух конкретных пространственных положениях.

заслуга cs231n: Визуализация и понимание

Мы повторяем ту же процедуру со всеми разными парами векторов признаков из всех точек в сетке H на W и усредняли их все, чтобы отбросить всю пространственную информацию, которая была в этом объеме признаков.

Теперь, когда мы знаем, как работает матрица граммов, как мы можем ее вычислить?

  • Мы изменяем тензор функций C на H на W на C, умноженный на H на W, затем вычисляем это время его собственного транспонирования.
  • Мы также можем использовать ковариационные матрицы, но их вычисление дороже.

Функция потери:

Функция потери при передаче стиля - это функция потери содержимого плюс функция потери стиля.

Функция потери содержимого:

Это потеря квадрата ошибки между представлением функции исходного изображения и представлением функции созданного изображения.

Мы применяем потерю контента на одном уровне.

Функция потери стиля:

Во-первых, мы минимизируем среднеквадратичное расстояние между представлением стиля (матрица граммов) изображения стиля и представлением стиля выходного изображения в одном слое l.

функция потери стиля на одном уровне l

Во-вторых, мы применяем функцию потери стиля ко многим различным слоям, чтобы получить полную потерю стиля:

функция потери стиля

Потеря обучения передачи: функция потери стиля

Мы можем изменить гиперпараметры чтобы контролировать, насколько мы хотим соответствовать контенту по сравнению с тем, насколько мы хотим соответствовать стилю.

Детерминированный оптимизатор:

В обучении с переносом стилей мы собираемся использовать детерминированный оптимизатор l-bfgs вместо стохастического градиентного спуска или Адама, потому что:

  • Здесь нет ничего стохастического (мы не создаем случайные мини-пакеты с другой набор данных), вместо этого оптимизатор получает одно и то же изображение.
  • l-bfgs определяет направление движения и оптимальное расстояние, которое нужно пройти в этом направлении, вычисляя гессиан и выполняя линейный поиск. Этот подход дорогостоящий для стохастических задач, но здесь он правильный.
  • l-bfgs учится быстрее, чем Адам в переносе стилей.

Все уравнения в этой статье взяты из статьи Гэтиса, Экера и Бетге, «Нейронный алгоритм художественного стиля», arXiv, 2015

Ссылки:

cs231n: Визуализация и понимание - Школа Стэнфордского университета Инженерное дело

.

anastassia-b / neural-Algorithm-Art-style: 🎨 Реализация сверточной нейронной сети для генерации передаваемых изображений в стиле содержания и стиля.

перейти к содержанию Зарегистрироваться
  • Почему именно GitHub? Особенности →
    • Обзор кода
    • Управление проектами
    • Интеграции
    • Действия
    • Пакеты
    • Безопасность
    • Управление командой
    • Хостинг
    • мобильный
    • Истории клиентов →
    • Безопасность →
.

Смотрите также