신경망 스타일 전이: 파이썬으로 예술 작품 만들기

신경망 스타일 전이(Neural Style Transfer)는 인공 지능의 놀라운 응용 분야 중 하나입니다. 이 기술을 사용하면 한 이미지의 내용과 다른 이미지의 스타일을 결합하여 완전히 새로운 예술 작품을 만들 수 있습니다. 이 글에서는 파이썬과 딥러닝 라이브러리를 사용하여 신경망 스타일 전이를 구현하는 방법을 단계별로 안내합니다. 이미지 변환, 스타일 적용, 손실 함수 정의, 훈련 과정 등 핵심 개념을 자세히 설명하여 독자가 쉽게 따라 할 수 있도록 돕습니다. 이 기술을 통해 여러분도 자신만의 독창적인 예술 작품을 만들어 보세요!

신경망 스타일 전이란 무엇인가?

신경망 스타일 전이는 딥러닝을 사용하여 한 이미지의 시각적 스타일을 다른 이미지의 콘텐츠에 적용하는 기술입니다. 예를 들어, 풍경 사진의 내용에 유명 화가의 그림 스타일을 적용하여 인상적인 예술 작품을 만들 수 있습니다.

이 기술은 콘텐츠 표현과 스타일 표현을 분리하고 결합하는 방식으로 작동합니다. 콘텐츠 표현은 이미지의 주요 객체와 장면 구조를 포착하는 반면, 스타일 표현은 색상, 질감 및 패턴과 같은 시각적 특징을 나타냅니다. 신경망 스타일 전이는 이러한 표현을 효과적으로 결합하여 새로운 이미지를 생성합니다.

이 기술은 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다. 예술가들은 새로운 스타일을 탐구하고 실험하는 데 사용할 수 있으며, 디자이너들은 제품 디자인이나 광고 캠페인에 독특한 시각적 요소를 추가하는 데 사용할 수 있습니다. 또한, 신경망 스타일 전이는 사진 편집, 비디오 제작, 가상 현실 등 다양한 응용 분야에서 창의적인 가능성을 제시합니다.

신경망 스타일 전이를 구현하려면 딥러닝 모델, 특히 컨볼루션 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)을 사용해야 합니다. CNN은 이미지의 특징을 효과적으로 학습하고 표현하는 데 적합하며, 스타일 전이 작업에 필요한 콘텐츠 및 스타일 표현을 추출하는 데 사용됩니다. 이 글에서는 VGG19라는 사전 훈련된 CNN 모델을 사용하여 스타일 전이를 구현하는 방법을 자세히 설명합니다.

필요한 라이브러리 및 설정

신경망 스타일 전이를 구현하기 위해 다음과 같은 파이썬 라이브러리가 필요합니다. 이러한 라이브러리는 딥러닝 및 이미지 처리에 필수적입니다.

• MXNet: 유연하고 효율적인 딥러닝 프레임워크
• Gluon: MXNet의 사용 편의성을 높이는 고급 API
• d2l: 딥러닝 학습을 위한 유틸리티 함수 모음
• matplotlib: 데이터 시각화를 위한 라이브러리

이러한 라이브러리를 설치하려면 다음 명령을 사용할 수 있습니다.

pip install mxnet gluon d2l matplotlib

또한, 스타일 전이에 사용할 콘텐츠 이미지와 스타일 이미지를 준비해야 합니다. 이러한 이미지는 로컬 디렉토리에 저장하거나 인터넷에서 다운로드할 수 있습니다. 이미지 파일은 JPEG 또는 PNG 형식이 일반적입니다. 이 글에서는 rainier.jpg (콘텐츠 이미지)와 autumn_oak.jpg (스타일 이미지)를 사용합니다.

이러한 이미지를 사용하여 스타일 전이 결과를 시각적으로 확인할 수 있습니다.

딥러닝 모델을 실행하려면 GPU가 필요합니다. GPU는 대규모 계산을 병렬로 처리하여 훈련 시간을 단축합니다. GPU가 없는 경우 CPU를 사용할 수도 있지만, 훈련 시간이 훨씬 더 오래 걸릴 수 있습니다. MXNet은 GPU와 CPU를 모두 지원하며, 코드를 변경하지 않고도 장치를 전환할 수 있습니다. 이 글에서는 GPU를 사용하는 것을 권장합니다.

콘텐츠 및 스타일 이미지 읽기

스타일 전이를 시작하기 전에 콘텐츠 이미지와 스타일 이미지를 읽어야 합니다.

MXNet의 image.imread 함수를 사용하여 이미지를 읽을 수 있습니다. 이 함수는 이미지 파일을 NumPy 배열로 반환합니다. d2l.plt.imshow 함수를 사용하여 이미지를 화면에 표시할 수 있습니다.

import d2l
from mxnet import image
import matplotlib.pyplot as plt

content_img = image.imread('rainier.jpg')
style_img = image.imread('autumn_oak.jpg')

d2l.plt.imshow(content_img.asnumpy())
d2l.plt.show()

d2l.plt.imshow(style_img.asnumpy())
d2l.plt.show()

이 코드는 rainier.jpg와 autumn_oak.jpg 파일을 읽고 각각 콘텐츠 이미지와 스타일 이미지로 표시합니다. 이미지를 읽은 후에는 신경망 모델에 입력하기 전에 전처리를 수행해야 합니다.

이미지 전처리에는 일반적으로 다음과 같은 단계가 포함됩니다.

1. 크기 조정: 모든 이미지를 동일한 크기로 조정합니다. 이는 모델의 입력 크기와 일치해야 합니다.
2. 정규화: 이미지의 픽셀 값을 0과 1 사이로 정규화합니다. 이는 모델의 성능을 향상시키는 데 도움이 됩니다.
3. 평균 빼기: 이미지의 픽셀 값에서 평균값을 뺍니다. 이는 모델의 학습을 안정화시키는 데 도움이 됩니다.

다음은 이미지 전처리 함수의 예입니다.

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

이 함수는 이미지를 지정된 크기로 조정하고 픽셀 값을 정규화한 다음, 평균값을 뺍니다. 또한, 이미지의 차원을 모델에 적합한 형태로 변경합니다. 이 함수를 사용하여 콘텐츠 이미지와 스타일 이미지를 전처리할 수 있습니다.

특징 추출을 위한 VGG19 모델 사용

신경망 스타일 전이에서 핵심 단계는 콘텐츠 및 스타일 이미지의 특징을 추출하는 것입니다.

이를 위해 사전 훈련된 컨볼루션 신경망(CNN) 모델을 사용할 수 있습니다. 이 글에서는 VGG19라는 인기 있는 CNN 모델을 사용합니다. VGG19는 ImageNet 데이터셋에서 훈련되었으며, 이미지의 다양한 특징을 학습하는 데 효과적입니다.

VGG19 모델은 여러 개의 컨볼루션 레이어와 풀링 레이어로 구성되어 있습니다. 각 레이어는 이미지의 특정 특징을 추출하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 초기 레이어는 가장자리와 모서리와 같은 저수준 특징을 추출하는 반면, 후기 레이어는 객체와 장면과 같은 고수준 특징을 추출합니다.

스타일 전이에서는 VGG19 모델의 특정 레이어를 사용하여 콘텐츠 및 스타일 표현을 추출합니다. 일반적으로 중간 레이어를 사용하여 콘텐츠 표현을 추출하고, 초기 레이어를 사용하여 스타일 표현을 추출합니다. 이는 중간 레이어가 이미지의 주요 객체와 장면 구조를 포착하는 데 적합하고, 초기 레이어가 색상, 질감 및 패턴과 같은 시각적 특징을 나타내는 데 적합하기 때문입니다.

다음은 VGG19 모델을 사용하여 특징을 추출하는 코드의 예입니다.

from mxnet.gluon import model_zoo, nn

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])

이 코드는 사전 훈련된 VGG19 모델을 로드하고 특정 레이어를 선택하여 특징을 추출합니다. style_layers와 content_layers 변수는 스타일 표현과 콘텐츠 표현을 추출할 레이어를 지정합니다. 이 코드는 선택한 레이어를 사용하여 새로운 신경망 모델을 만듭니다. 이 모델을 사용하여 콘텐츠 및 스타일 이미지의 특징을 추출할 수 있습니다.

손실 함수 정의 및 최적화

신경망 스타일 전이에서 손실 함수는 생성된 이미지가 콘텐츠 이미지의 내용과 스타일 이미지의 스타일을 얼마나 잘 반영하는지를 측정하는 데 사용됩니다. 손실 함수를 최소화함으로써 생성된 이미지를 점진적으로 개선할 수 있습니다. 스타일 전이에는 일반적으로 다음과 같은 세 가지 손실 함수가 사용됩니다.

1. 콘텐츠 손실: 생성된 이미지가 콘텐츠 이미지의 내용을 얼마나 잘 보존하는지를 측정합니다. 이는 생성된 이미지와 콘텐츠 이미지의 특징 표현 간의 거리를 계산하여 측정합니다.
2. 스타일 손실: 생성된 이미지가 스타일 이미지의 스타일을 얼마나 잘 모방하는지를 측정합니다. 이는 생성된 이미지와 스타일 이미지의 특징 표현 간의 거리를 계산하여 측정합니다.
3. 총 변동 손실: 생성된 이미지의 부드러움을 측정합니다. 이는 이미지의 인접한 픽셀 간의 차이를 계산하여 측정합니다. 총 변동 손실은 생성된 이미지에서 노이즈를 줄이는 데 도움이 됩니다.

다음은 손실 함수 정의의 예입니다.

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

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

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

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

이 코드는 콘텐츠 손실, 스타일 손실 및 총 변동 손실 함수를 정의합니다. 이러한 손실 함수를 사용하여 생성된 이미지의 품질을 평가하고 훈련 과정을 통해 이미지를 개선할 수 있습니다.

손실 함수를 정의한 후에는 최적화 알고리즘을 사용하여 손실을 최소화해야 합니다. 이 글에서는 SGD(Stochastic Gradient Descent)라는 인기 있는 최적화 알고리즘을 사용합니다. SGD는 손실 함수의 기울기를 계산하고 기울기의 반대 방향으로 모델의 매개변수를 업데이트하여 손실을 점진적으로 줄입니다.

다음은 최적화 과정의 예입니다.

trainer = gluon.Trainer(gen_img.collect_params(), 'sgd', {'learning_rate': lr})

with autograd.record():
    contents_Y_hat = net(content_X)
    styles_Y_hat = net(gen_img.data())
    contents_l = content_loss(contents_Y_hat[content_layers[0]],
                              contents_Y[0])
    styles_l = sum([style_loss(styles_Y_hat[i], styles_Y[i-1])
                     for i in style_layers])
    tv_l = tv_loss(gen_img.data())
    l = styles_l * style_weight + contents_l * content_weight + tv_l * tv_weight

l.backward()
trainer.step(batch_size=1)

이 코드는 훈련 데이터를 사용하여 손실 함수의 기울기를 계산하고 기울기의 반대 방향으로 생성된 이미지의 픽셀 값을 업데이트합니다. 이 과정을 여러 번 반복하여 생성된 이미지를 점진적으로 개선할 수 있습니다.

학습 및 결과 시각화

훈련 과정은 여러 에포크(epoch) 동안 반복됩니다. 각 에포크에서 모델은 훈련 데이터를 사용하여 손실 함수의 기울기를 계산하고 생성된 이미지의 픽셀 값을 업데이트합니다.

훈련 과정이 진행됨에 따라 생성된 이미지는 콘텐츠 이미지의 내용과 스타일 이미지의 스타일을 점진적으로 반영하게 됩니다.

훈련 과정을 모니터링하기 위해 콘텐츠 손실, 스타일 손실 및 총 변동 손실을 기록할 수 있습니다. 이러한 손실은 훈련 과정이 진행됨에 따라 점진적으로 감소해야 합니다. 또한, 생성된 이미지를 정기적으로 시각화하여 품질을 확인할 수 있습니다.

다음은 훈련 과정의 예입니다.

for epoch in range(num_epochs):
    with autograd.record():
        contents_Y_hat = net(content_X)
        styles_Y_hat = net(gen_img.data())
        contents_l = content_loss(contents_Y_hat[content_layers[0]],
                                  contents_Y[0])
        styles_l = sum([style_loss(styles_Y_hat[i], styles_Y[i-1])
                         for i in style_layers])
        tv_l = tv_loss(gen_img.data())
        l = styles_l * style_weight + contents_l * content_weight + tv_l * tv_weight

    l.backward()
    trainer.step(batch_size=1)
    if (epoch + 1) % 10 == 0:
        d2l.plt.imshow(postprocess(gen_img.data()).asnumpy())
        d2l.plt.show()

이 코드는 지정된 횟수만큼 훈련 과정을 반복하고, 매 10 에포크마다 생성된 이미지를 시각화합니다. 훈련이 완료되면 생성된 이미지를 파일에 저장할 수 있습니다.

output = train(content_X, contents_Y,
               style_X, styles_Y, ctx, lr, lr_decay_epoch)

d2l.plt.imsave('neural-style.png', postprocess(output).asnumpy())

이 코드는 훈련된 모델을 사용하여 스타일 전이를 수행하고 생성된 이미지를 neural-style.png 파일에 저장합니다.

스타일 전이 결과는 콘텐츠 이미지, 스타일 이미지, 손실 함수의 가중치, 최적화 알고리즘 등 다양한 요인에 따라 달라질 수 있습니다. 다양한 조합을 실험하여 가장 만족스러운 결과를 얻을 수 있습니다.