Transfert de Style Neuronal avec MXNet : Guide Complet en Python

Le transfert de style neuronal est une technique d'intelligence artificielle fascinante qui permet de combiner le contenu d'une image avec le style visuel d'une autre. Imaginez transformer une photo de paysage en une œuvre d'art à la manière de Van Gogh ! Ce guide complet vous plongera au cœur de cette technologie, en utilisant MXNet, une bibliothèque d'apprentissage en profondeur puissante et flexible, et Python, le langage de programmation privilégié pour l'IA. Préparez-vous à explorer les concepts clés, les étapes d'implémentation et les astuces pour obtenir des résultats créatifs et impressionnants. Découvrons ensemble comment donner une nouvelle dimension artistique à vos images !

Qu'est-ce que le Transfert de Style Neuronal ?

Le transfert de style neuronal est une technique d'apprentissage en profondeur qui permet de transférer le style d'une image (appelée image de style) vers une autre image (appelée image de contenu). Le résultat est une nouvelle image qui conserve le contenu de l'image originale tout en adoptant le style visuel de l'image de style. Cette technique trouve des applications dans divers domaines, tels que la création artistique, l'amélioration d'images et la conception graphique.

Par exemple, il serait possible de prendre une photo de votre chat et de la transformer en une peinture impressionniste.

Le transfert de style neuronal fonctionne en utilisant des réseaux de neurones convolutionnels (CNN), pré-entraînés sur de vastes ensembles de données d'images. Ces réseaux ont appris à extraire des caractéristiques hiérarchiques des images, allant des bords et des textures de base aux objets et aux scènes complexes. En manipulant ces caractéristiques, il est possible de séparer le contenu et le style d'une image et de les recombiner de manière créative.

Le processus de transfert de style neuronal implique généralement les étapes suivantes :

• Préparation des images : Les images de contenu et de style sont prétraitées pour être compatibles avec le CNN.
• Extraction des caractéristiques : Les caractéristiques de contenu sont extraites de l'image de contenu à partir d'une ou plusieurs couches du CNN. Les caractéristiques de style sont extraites de l'image de style à partir d'autres couches du CNN.
• Définition des fonctions de perte : Des fonctions de perte sont définies pour mesurer la différence entre le contenu de l'image générée et celui de l'image de contenu, ainsi que la différence entre le style de l'image générée et celui de l'image de style. Une fonction de perte de régularisation est également ajoutée pour encourager la création d'images lisses et visuellement agréables.
• Optimisation : Une image générée est initialisée de manière aléatoire ou à partir de l'image de contenu. L'image générée est ensuite optimisée en minimisant les fonctions de perte, en utilisant un algorithme d'optimisation tel que la descente de gradient.

Les principaux avantages du transfert de style neuronal sont sa capacité à générer des images créatives et uniques, ainsi que sa flexibilité et sa polyvalence. Il peut être utilisé avec une grande variété d'images de contenu et de style, et les résultats peuvent être ajustés en modifiant les paramètres du processus d'optimisation. Pour maximiser son potentiel, il est important d'utiliser MXNet et Python de manière optimale et de comprendre la théorie qui sous-tend les résultats obtenus.

Pourquoi Utiliser MXNet et Python ?

MXNet est une bibliothèque d'apprentissage en profondeur open source qui offre une flexibilité et une efficacité exceptionnelles. Voici pourquoi elle est un excellent choix pour le transfert de style neuronal :

• Scalabilité : MXNet est conçu pour gérer de grands ensembles de données et des modèles complexes, ce qui est essentiel pour le transfert de style neuronal.
• Flexibilité : MXNet prend en charge une variété de langages de programmation, y compris Python, et offre une grande liberté dans la définition des modèles et des fonctions de perte.
• Efficacité : MXNet utilise des techniques d'optimisation avancées pour accélérer le processus d'entraînement, ce qui permet d'obtenir des résultats plus rapidement.

Python, quant à lui, est le langage de programmation privilégié pour l'IA et l'apprentissage en profondeur en raison de sa syntaxe claire, de sa vaste collection de bibliothèques et de sa communauté de développeurs active. Il offre un environnement de développement intuitif et productif, ce qui en fait un choix idéal pour explorer et expérimenter avec le transfert de style neuronal.

En combinant MXNet et Python, vous bénéficiez d'une plateforme puissante et flexible pour créer des applications de transfert de style neuronal innovantes et créatives. Avec les bonnes connaissances et les bonnes compétences, vous pouvez transformer vos images en œuvres d'art uniques et captivantes.

Prétraitement et Post-traitement des Images

Avant d'alimenter les images dans le CNN, il est important de les prétraiter pour assurer une performance optimale. Le prétraitement consiste généralement à redimensionner les images, à les normaliser et à les convertir en tenseurs MXNet.

rgb_mean = nd.array([0.485, 0.456, 0.406])
rgb_std = nd.array([0.229, 0.224, 0.225])

def preprocess(img, image_shape):
    img = image.imresize(img, *image_shape)
    img = (img.astype('float32') / 255 - rgb_mean) / rgb_std
    img = img.transpose((2, 0, 1)).expand_dims(axis=0)
    return img

def postprocess(img):
    img = img[0].asnumpy().transpose((1, 2, 0))
    img = (img * rgb_std + rgb_mean) * 255
    img = nd.clip(img, 0, 255).asnumpy().astype('uint8')
    return img

La fonction preprocess() redimensionne l'image à la taille spécifiée (image_shape), normalise les valeurs de pixel en soustrayant la moyenne RGB et en divisant par l'écart type RGB, et transpose l'image en un tenseur MXNet au format (canal, hauteur, largeur). La fonction postprocess() effectue les opérations inverses pour convertir le tenseur MXNet en une image affichable.

Sélection des Couches de Contenu et de Style

Une étape cruciale consiste à sélectionner les couches appropriées dans le CNN pour extraire les caractéristiques de contenu et de style. Les couches plus profondes capturent des caractéristiques de haut niveau, tandis que les couches plus superficielles capturent des caractéristiques de bas niveau.

pretrained_net = model_zoo.vision.vgg19(pretrained=True)
style_layers, content_layers = [0, 5, 10, 19, 28], [25]
net = nn.Sequential()
for i in range(max(content_layers + style_layers) + 1):
    net.add(pretrained_net.features[i])

Ce code utilise le réseau VGG-19 pré-entraîné et sélectionne les couches 0, 5, 10, 19 et 28 pour extraire les caractéristiques de style, et la couche 25 pour extraire les caractéristiques de contenu. Ces couches sont ensuite ajoutées à un nouveau réseau séquentiel (net).

Il est à noter que VGG19 possède 5 blocs, nous allons donc choisir les premières couches de chacun de ces blocs afin de récupérer un maximum d'information de styles différents.

Extraction des Caractéristiques

Une fois les couches de contenu et de style sélectionnées, vous pouvez extraire les caractéristiques correspondantes des images de contenu et de style.

def extract_features(X, content_layers, style_layers):
    contents = []
    styles = []
    for i in range(len(net)):
        X = net[i](X)
        if i in style_layers:
            styles.append(X)
        if i in content_layers:
            contents.append(X)
    return contents, styles

Cette fonction prend en entrée un tenseur d'image (X), les listes des couches de contenu (content_layers) et de style (style_layers), et parcourt les couches du réseau net. Pour chaque couche, elle calcule la sortie et vérifie si la couche est dans la liste des couches de style ou de contenu. Si c'est le cas, elle ajoute la sortie à la liste correspondante.

Définition des Fonctions de Perte

Les fonctions de perte sont essentielles pour mesurer la qualité du transfert de style et guider le processus d'optimisation. Les fonctions de perte les plus courantes sont la perte de contenu, la perte de style et la perte de variation totale.

• Perte de Contenu : Cette perte mesure la différence entre le contenu de l'image générée et celui de l'image de contenu. Elle est généralement calculée comme la distance euclidienne entre les caractéristiques de contenu extraites des deux images.

def content_loss(Y_hat, Y):
    return ((Y_hat - Y)**2).mean()

• Perte de Style : Cette perte mesure la différence entre le style de l'image générée et celui de l'image de style. Elle est généralement calculée en utilisant la matrice de Gram, qui capture les corrélations entre les différentes caractéristiques de style.

def gram(X):
    n = X.shape[1]
    X = X.reshape((n, -1))
    return nd.dot(X, X.T) / (X.shape[1] * X.shape[1])

def style_loss(Y_hat, gram_Y):
    return ((gram(Y_hat) - gram_Y)**2).mean()

• Perte de Variation Totale : Cette perte encourage la création d'images lisses et visuellement agréables en pénalisant les variations excessives entre les pixels voisins.

def tv_loss(Y_hat):
    return 0.5 * ((Y_hat[:, :, 1:, :] - Y_hat[:, :, :-1, :]).abs().mean() +
                    (Y_hat[:, :, :, 1:] - Y_hat[:, :, :, :-1]).abs().mean())

En résumé, la perte de contenu assure que l'image générée ressemble à l'image d'origine, la perte de style permet d'appliquer le style de l'image du style à l'image générée et enfin la perte de variation permet de supprimer le bruit et améliorer la cohérence de l'image générée.

Optimisation de l'Image Générée

La dernière étape consiste à optimiser l'image générée en minimisant les fonctions de perte. Cela se fait généralement en utilisant un algorithme d'optimisation tel que la descente de gradient.

content_weight, style_weight, tv_weight = 1, 1e3, 10
def compute_loss(X, contents_Y_hat, styles_Y_hat, contents_Y, styles_Y_gram):
    # Calcul des pertes de contenu, de style et de variation totale
    contents_l = [content_loss(Y_hat, Y) * content_weight for Y_hat, Y in zip(contents_Y_hat, contents_Y)]
    styles_l = [style_loss(Y_hat, Y_gram) * style_weight for Y_hat, Y_gram in zip(styles_Y_hat, styles_Y_gram)]
    tv_l = tv_loss(X) * tv_weight
    # Calcul de la perte totale
    l = nd.add_n(*styles_l) + nd.add_n(*contents_l) + tv_l
    return contents_l, styles_l, tv_l, l

class GeneratedImage(nn.Block):
    def __init__(self, img_shape, **kwargs):
        super(GeneratedImage, self).__init__(**kwargs)
        self.weight = self.params.get('weight', shape=img_shape)

    def forward(self, x):
        return self.weight.data()

def get_init_img(X, ctx, lr, styles_Y):
    gen_img = GeneratedImage(X.shape)
    gen_img.initialize(init.Constant(X), ctx=ctx, force_reinit=True)
    trainer = gluon.Trainer(gen_img.collect_params(), 'sgd', {'learning_rate': lr})
    styles_Y_gram = [gram(Y) for Y in styles_Y]
    return gen_img, styles_Y_gram, trainer

def train(X, contents_Y, styles_Y, ctx, max_epochs, lr_decay_epoch):
    lr = 0.1
    gen_img, styles_Y_gram, trainer = get_init_img(X, ctx, lr, styles_Y)
    for epoch in range(max_epochs):
        start = time.time()
        with autograd.record():
            contents_Y_hat, styles_Y_hat = extract_features(gen_img(X), content_layers, style_layers)
            contents_l, styles_l, tv_l, l = compute_loss(gen_img(X), contents_Y_hat, styles_Y_hat, contents_Y, styles_Y_gram)
        l.backward()
        trainer.step(1)
        nd.waitall()

        if (epoch + 1) % 50 == 0:
            print('epoch %3d, content loss %.2f, style loss %.2f, ' \
                  'TV loss %.2f, %.2f sec' % (
                epoch + 1, nd.add_n(*contents_l).asscalar(),
                nd.add_n(*styles_l).asscalar(), tv_l.asscalar(),
                time.time() - start))
        if (epoch + 1) % lr_decay_epoch == 0:
            lr *= 0.1
            trainer.set_learning_rate(trainer.learning_rate * 0.1)
            print('change lr to %.1e' % trainer.learning_rate)
    return gen_img(X)

Ce code définit les poids pour les pertes de contenu, de style et de variation totale. Il définit également la fonction compute_loss() qui calcule les pertes individuelles et la perte totale. La fonction train() initialise une image générée, définit un optimiseur et parcourt les époques d'entraînement. Pour chaque époque, elle calcule les pertes, effectue une rétropropagation et met à jour l'image générée. Elle affiche également les pertes et le temps d'exécution à intervalles réguliers. Enfin, le code fait appel à la fonction get_init_img afin d'initialiser tous les paramètres du modèle.

Memory GPU

La mémoire GPU est une ressource limitée, surtout si vous travaillez avec des images de grande taille. Il est important de surveiller l'utilisation de la mémoire GPU et d'éviter de la dépasser. Si vous rencontrez des erreurs de mémoire insuffisante, vous pouvez essayer de réduire la taille des images, de réduire la taille de lot ou d'utiliser un optimiseur moins gourmand en mémoire. Les étapes présentées dans ce tutoriel peuvent être assez gourmandes en puissance de calcul.

Ensuite, il est aussi possible de charger un modèle pré-entraîné plus petit, comme le modèle VGG-16 ou VGG-13

Techniques Avancées

Une fois que vous avez maîTRISé les bases du transfert de style neuronal, vous pouvez explorer des techniques plus avancées pour améliorer la qualité de vos résultats. Voici quelques pistes à explorer :

• Utiliser différentes architectures de CNN : Expérimentez avec différents CNN pré-entraînés, tels que ResNet ou Inception, pour voir comment ils affectent le style et le contenu de l'image générée.
• Ajuster les poids des pertes : Modifiez les poids des pertes de contenu, de style et de variation totale pour contrôler l'équilibre entre le contenu et le style de l'image générée.
• Utiliser plusieurs images de style : Combinez les styles de plusieurs images de style pour créer des effets visuels encore plus complexes et uniques.
• Appliquer le transfert de style en temps réel : Utilisez des techniques d'optimisation avancées pour accélérer le processus d'optimisation et permettre le transfert de style en temps réel sur des flux vidéo.

Domaines d'Application

Le transfert de style neuronal offre un large éventail d'applications potentielles dans divers domaines :

• Création artistique : Générez des œuvres d'art uniques en appliquant les styles de peintres célèbres à vos propres photos.
• Amélioration d'images : Améliorez l'esthétique de vos photos en leur appliquant des styles visuels attrayants.
• Conception graphique : Créez des images et des graphiques originaux pour vos projets de conception.
• Réalité augmentée : Appliquez des styles visuels en temps réel à des flux vidéo pour créer des expériences immersives et interactives.

En explorant ces applications et en expérimentant avec différentes techniques, vous pouvez découvrir le potentiel créatif illimité du transfert de style neuronal.