Transfert de style IA : Créez des rêves profonds avec PyTorch

Le transfert de style et les rêves profonds sont des techniques fascinantes dans le domaine de l'intelligence artificielle (IA) qui permettent de créer des œuvres d'art uniques et surréalistes. En utilisant des réseaux neuronaux convolutifs (CNN), il est possible de transférer le style d'une image à une autre, ou de plonger dans les couches profondes d'un réseau pour générer des images hallucinatoires. Cet article vous guidera à travers les concepts clés et vous montrera comment implémenter ces techniques à l'aide de PyTorch, une bibliothèque d'apprentissage profond open source.

Qu'est-ce que le transfert de style ?

Le transfert de style est une technique d'IA qui consiste à transférer le style visuel d'une image (appelée image de style) à une autre image (appelée image de contenu), tout en conservant le contenu de cette dernière. Imaginez pouvoir appliquer le style d'un tableau de Van Gogh à une photo de votre maison ! C'est ce que permet le transfert de style. Cette technique repose sur l'utilisation de réseaux neuronaux convolutifs (CNN), qui ont la capacité d'extraire les caractéristiques de style et de contenu des images. En manipulant ces caractéristiques, il est possible de recombiner le contenu d'une image avec le style d'une autre, créant ainsi une nouvelle image hybride. Le transfert de style a trouvé des applications dans de nombreux domaines, tels que la création artistique, la retouche photo, et même la génération de contenu pour les jeux vidéo.

Qu'est-ce que les rêves profonds ?

Les rêves profonds, également connus sous le nom de "deep dreaming", sont une technique qui utilise les CNN pour amplifier les motifs et les textures dans une image. Au lieu de transférer le style d'une autre image, les rêves profonds plongent dans les couches profondes d'un réseau neuronal et visualisent ce que le réseau "voit". En itérant ce processus, les motifs et les textures deviennent de plus en plus prononcés, créant des images hallucinatoires et surréalistes. Les rêves profonds ont été popularisés par Google et ont inspiré de nombreux artistes et chercheurs à explorer les capacités créatives des CNN. Cette technique peut être utilisée pour générer des paysages imaginaires, des portraits psychédéliques, ou simplement pour explorer les abstractions visuelles créées par les réseaux neuronaux. Les résultats sont souvent fascinants et peuvent révéler des aspects cachés de la représentation visuelle par l'IA.

Configuration de l'environnement

Pour implémenter le transfert de style et les rêves profonds, nous utiliserons PyTorch, une bibliothèque d'apprentissage profond open source très populaire. Assurez-vous d'avoir installé PyTorch et les bibliothèques nécessaires. Vous pouvez installer PyTorch en suivant les instructions sur le site officiel de PyTorch, en choisissant la configuration appropriée pour votre système d'exploitation et votre matériel. Une fois PyTorch installé, vous aurez également besoin des bibliothèques suivantes :

• NumPy : pour la manipulation de tableaux et les opérations mathématiques.
• Torchvision : pour le chargement et la transformation d'images.
• PIL (Pillow) : pour la manipulation d'images.
• Matplotlib : pour l'affichage des images.

Vous pouvez installer ces bibliothèques à l'Aide de pip, le gestionnaire de paquets de Python. Ouvrez un terminal et exécutez la commande suivante :

pip install numpy torchvision pillow matplotlib

Une fois l'environnement configuré, vous êtes prêt à commencer à implémenter le transfert de style et les rêves profonds.

Chargement et prétraitement des images

La première étape consiste à charger les images de contenu et de style, et à les prétraiter pour les rendre compatibles avec le CNN. Nous allons redimensionner les images, les convertir en tenseurs PyTorch, et les normaliser. Voici un exemple de code pour charger et prétraiter les images :

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from PIL import Image
import torchvision.transforms as transforms
import torchvision.models as models
import matplotlib.pyplot as plt

# Définir les transformations
IMSIZE = 512 if torch.cuda.is_available() else 128  # Utiliser une taille plus petite si le GPU n'est pas disponible

loader = transforms.Compose([
    transforms.Resize(IMSIZE),
    transforms.ToTensor()])

def image_loader(image_name):
    image = Image.open(image_name)
    image = loader(image).unsqueeze(0)
    return image.to(device, torch.float)

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

style_img = image_loader("images/impressionism.jpg")
content_img = image_loader("images/dancing.jpg")

assert style_img.size() == content_img.size(), \
    "Nous avons besoin d'images de style et de contenu de même taille"

Ce code définit une fonction image_loader qui charge une image à partir d'un fichier, la redimensionne, la convertit en un tenseur PyTorch, et la transfère sur le GPU si disponible. Il charge également les images de style et de contenu, et vérifie qu'elles ont la même taille.

Utilisation d'un CNN pré-entraîné

Nous allons utiliser un CNN pré-entraîné, tel que VGG19, pour extraire les caractéristiques de style et de contenu des images. VGG19 est un réseau neuronal convolutif qui a été entraîné sur un grand ensemble de données d'images, et qui a la capacité d'extraire des caractéristiques visuelles complexes. Nous allons charger le modèle VGG19 pré-entraîné à partir de torchvision.models, et désactiver son entraînement pour ne pas modifier ses poids. Voici un exemple de code pour charger le modèle VGG19 :

unloader = transforms.ToPILImage()  # Pour convertir le tenseur en image PIL

plt.ion()  # Mode interactif

def imshow(tensor, title=None):
    image = tensor.cpu().clone()  # Nous clonons pour ne pas modifier le tenseur
    image = image.squeeze(0)      # Suppression de la fausse dimension de batch
    image = unloader(image)
    plt.imshow(image)
    if title is not None:
        plt.title(title)
    plt.pause(0.001) # Pause un peu pour que les trames soient mises à jour

model = models.vgg19(pretrained=True).features.to(device).eval()

Ce code charge le modèle VGG19 pré-entraîné, transfère ses paramètres sur le GPU si disponible, et le met en mode évaluation pour désactiver l'entraînement. Il définit également une fonction imshow pour afficher les tenseurs PyTorch sous forme d'images.

Calcul des pertes de style et de contenu

L'étape suivante consiste à calculer les pertes de style et de contenu, qui mesurent la différence entre les caractéristiques extraites des images de contenu et de style, et les caractéristiques extraites de l'image générée. Nous allons définir des fonctions de perte personnalisées pour mesurer ces différences. La perte de contenu mesure la différence entre les caractéristiques de contenu de l'image générée et de l'image de contenu, tandis que la perte de style mesure la différence entre les matrices de Gram des caractéristiques de style de l'image générée et de l'image de style. La matrice de Gram est une représentation statistique du style d'une image, qui capture les corrélations entre les différentes caractéristiques. Voici un exemple de code pour définir les fonctions de perte :

class ContentLoss(nn.Module):

    def __init__(self, target,):
        super(ContentLoss, self).__init__()
        # Nous "découvrons" le faux paramètre de feuille cible du graphique de calcul
        # Ceci est un moyen statique de dire que cela ne devrait pas être un Tensor
        # rencontré comme un paramètre.
        self.target = target.detach()

    def forward(self, input):
        self.loss = F.mse_loss(input, self.target)
        return input

def gram_matrix(input):
    a, b, c, d = input.size()
    features = input.view(a * b, c * d)
    G = torch.mm(features, features.t())
    return G.div(a * b * c * d)

class StyleLoss(nn.Module):

    def __init__(self, target_feature):
        super(StyleLoss, self).__init__()
        self.target = gram_matrix(target_feature).detach()

    def forward(self, input):
        G = gram_matrix(input)
        self.loss = F.mse_loss(G, self.target)
        return input

Ce code définit deux classes de perte personnalisées, ContentLoss et StyleLoss, qui mesurent les différences de contenu et de style, respectivement. Il définit également une fonction gram_matrix pour calculer la matrice de Gram d'un tenseur.

Boucle d'optimisation

La dernière étape consiste à optimiser l'image générée pour minimiser les pertes de style et de contenu. Nous allons utiliser un algorithme d'optimisation, tel que L-BFGS, pour mettre à jour les pixels de l'image générée. Nous allons également ajuster les poids des pertes de style et de contenu pour contrôler l'importance relative du style et du contenu dans l'image générée. Voici un exemple de code pour la boucle d'optimisation :

# Import nécessaire pour que le contenu loss soit calculé a chaque passe
import torch.nn.functional as F

content_layers_default = ["conv_4"]
style_layers_default = ["conv_1", "conv_2", "conv_3", "conv_4", "conv_5"]

def get_style_model_and_losses(cnn, normalization_mean, normalization_std,style_img, content_img,content_layers=content_layers_default,style_layers=style_layers_default):
    cnn = copy.deepcopy(cnn)

    # Normalisation instance pour que l'on puisse avoir une mean et un std
    normalization = Normalization(normalization_mean, normalization_std).to(device)

    # Des loss a travers le modele afin de pouvoir effectuer la back prop plus tard
    content_losses = []
    style_losses = []

    # On regarde a travers le CNN afin de tracker les loss
    model = nn.Sequential(normalization)

    i = 0  # Increment de chaque layer conv
    for layer in cnn.children():
        if isinstance(layer, nn.Conv2d):
            i += 1
            name = 'conv_{}'.format(i)
        elif isinstance(layer, nn.ReLU):
            name = 'relu_{}'.format(i)
            layer = nn.ReLU(inplace=False)
        elif isinstance(layer, nn.MaxPool2d):
            name = 'pooling_{}'.format(i)
        elif isinstance(layer, nn.BatchNorm2d):
            name = 'bn_{}'.format(i)
        else:
            raise RuntimeError('Unrecognized layer: {}'.format(layer.__class__.__name__))

        model.add_module(name, layer)

        if name in content_layers:
            # add content loss:
            target = model(content_img).detach()
            content_loss = ContentLoss(target)
            model.add_module("content_loss_{}".format(i), content_loss)
            content_losses.append(content_loss)

        if name in style_layers:
            # add style loss:
            target_feature = model(style_img).detach()
            style_loss = StyleLoss(target_feature)
            model.add_module("style_loss_{}".format(i), style_loss)
            style_losses.append(style_loss)

    return model, style_losses, content_losses

input_img = content_img.clone()

optimizer = optim.LBFGS([input_img.requires_grad_()])

def run_style_transfer(cnn, normalization_mean, normalization_std,style_img, content_img, input_img, num_steps=300,style_weight=1000000, content_weight=1):
    """Run the style transfer."""
    print('Building the style transfer model..')
    model, style_losses, content_losses = get_style_model_and_losses(cnn,normalization_mean, normalization_std, style_img, content_img)

    optimizer = optim.LBFGS([input_img.requires_grad_()])

    print('Optimizing..')
    run = [0]
    while run[0] <= num_steps:

        def closure():
            # Correction des valeurs de l'image input
            input_img.data.clamp_(0, 1)

            optimizer.zero_grad()
            model(input_img)
            style_score = 0
            content_score = 0

            for sl in style_losses:
                style_score += sl.loss
            for cl in content_losses:
                content_score += cl.loss

            style_score *= style_weight
            content_score *= content_weight

            loss = style_score + content_score
            loss.backward()

            run[0] += 1
            if run[0] % 50 == 0:
                print("run {}:\

Transfert de style

Pour effectuer un transfert de style avec PyTorch, vous devez suivre les étapes suivantes :

1. Préparer les images : Assurez-vous d'avoir une image de contenu et une image de style. Redimensionnez-les si nécessaire pour qu'elles aient la même taille.
2. Charger et prétraiter les images : Utilisez la fonction image_loader pour charger et prétraiter les images.
3. Choisir un modèle pré-entraîné : Utilisez un modèle CNN pré-entraîné comme VGG19. Chargez-le en utilisant models.vgg19(pretrained=True).features.to(device).Eval().
4. Définir les pertes de style et de contenu : Utilisez les classes ContentLoss et StyleLoss pour mesurer les différences de contenu et de style.
5. Effectuer l'optimisation : Utilisez la fonction run_style_transfer pour optimiser l'image générée en minimisant les pertes. Ajustez les poids style_weight et content_weight pour contrôler l'importance relative du style et du contenu.

Rêves profonds

Pour créer des rêves profonds avec PyTorch, vous pouvez adapter le code du transfert de style. Au lieu d'utiliser une image de style, vous allez itérer sur les couches du CNN et amplifier les motifs existants dans l'image de contenu.

1. Préparer l'image : Choisissez une image de contenu à transformer en rêve profond.
2. Charger et prétraiter l'image : Utilisez la fonction image_loader pour charger et prétraiter l'image.
3. Choisir un modèle pré-entraîné : Utilisez un modèle CNN pré-entraîné comme VGG19.
4. Modifier la boucle d'optimisation : Modifiez la boucle run_style_transfer pour qu'elle amplifie les motifs dans les couches du CNN au lieu de transférer le style d'une autre image. Vous pouvez ajuster les poids des pertes pour contrôler l'intensité des rêves profonds.

PyTorch : Une solution open source et gratuite

PyTorch est une bibliothèque d'apprentissage profond entièrement open source et gratuite. Vous pouvez l'utiliser sans frais pour développer et déployer vos modèles d'IA, y compris pour le transfert de style et les rêves profonds. Cette gratuité en fait un choix idéal pour les étudiants, les chercheurs et les développeurs qui souhaitent explorer le domaine de l'IA sans contraintes financières.

Modèles CNN pré-entraînés : Accès libre à la connaissance

Les modèles CNN pré-entraînés, comme VGG19, sont également disponibles gratuitement via torchvision.models. Ces modèles ont été entraînés sur de vastes ensembles de données et vous permettent de bénéficier de leur expertise sans avoir à investir dans un entraînement coûteux. Vous pouvez les utiliser tels quels, ou les affiner sur vos propres données pour des tâches spécifiques. Cette accessibilité facilite grandement l'expérimentation et le développement de nouvelles applications d'IA.

Points Essentiels

PyTorch offre une gamme de fonctionnalités clés pour le transfert de style et les rêves profonds :

• Flexibilité et contrôle : PyTorch vous donne un contrôle total sur chaque aspect du processus, vous permettant de personnaliser les pertes, les architectures de réseau et les algorithmes d'optimisation.
• Définition dynamique des graphes de calcul : PyTorch utilise une approche dynamique pour définir les graphes de calcul, ce qui facilite la création de modèles complexes et la manipulation des données.
• Accélération GPU : PyTorch prend en charge l'accélération GPU, ce qui permet d'entraîner et d'exécuter les modèles plus rapidement.
• Vaste écosystème de bibliothèques et d'outils : PyTorch bénéficie d'un vaste écosystème de bibliothèques et d'outils, tels que torchvision, qui facilitent le chargement et la transformation d'images.
• Communauté active et support : PyTorch dispose d'une communauté active et offre un excellent support, ce qui facilite la résolution des problèmes et l'apprentissage de nouvelles techniques.

Applications créatives

Le transfert de style et les rêves profonds peuvent être utilisés pour créer des œuvres d'art uniques et originales. Vous pouvez transformer des photos en tableaux, générer des paysages imaginaires, ou créer des portraits psychédéliques. Ces techniques offrent un nouveau moyen d'expression artistique et peuvent être utilisées par les artistes, les designers et les créateurs de contenu.

Retouche photo

Le transfert de style peut être utilisé pour améliorer et transformer des photos. Vous pouvez appliquer des filtres artistiques, modifier l'ambiance d'une image, ou corriger les défauts. Cette technique offre une alternative aux filtres traditionnels et permet d'obtenir des résultats plus créatifs et personnalisés.

Génération de contenu pour les jeux vidéo

Le transfert de style et les rêves profonds peuvent être utilisés pour générer du contenu pour les jeux vidéo. Vous pouvez créer des textures, des environnements et des personnages uniques. Ces techniques permettent de réduire le temps et les coûts de développement, tout en offrant un style visuel distinctif.