大家好，相信一定有很多的小伙伴看過動漫電影《冰雪奇緣》~

《冰雪奇緣》講述的是在一個四面環(huán)海、風(fēng)景如畫的阿倫黛爾王國，公主艾莎天生具有制造冰雪的超能力，將任何的場景轉(zhuǎn)眼變成“冰天雪地”般的特效，十分的神奇。

感覺的每次到夏天的時候看《冰雪奇緣》，簡直有是夏季敗火的首選電影~

感覺接下來我不能接著劇透下去了，有興趣的一定要去看一看，迪士尼的動漫電影的效果真的不錯~

劇中公主艾莎的冰雪魔法的特效~

說個題外話，不知道大家看電影的時候是不是也一樣的有代入感呢？記得自己小時候看《蜘蛛俠》的時候，每次看到蜘蛛俠的電影的時候（來張劇照~）

看著蜘蛛俠能自由自在的蕩秋千，還能隨時隨地的從手腕里面吐出來蛛絲，

甚至也想被“蜘蛛”咬上一口...(哈哈哈，開個玩笑，畢竟那只是科幻電影中的特效)。

但是今天不一樣，我們今天使用Python語言以及深度學(xué)習(xí)模型算法來實現(xiàn)《冰雪奇緣》中的公主艾莎的冰雪魔法~

我們先直接看“魔法效果”~? ? ?

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實現(xiàn)原理

在上面的幾組對比圖片中，我選取了幾組比較有代表性的效果圖片~

左邊的圖片為夏季的風(fēng)景圖片，右邊是經(jīng)過“冰雪魔法”處理后的圖片

哈哈哈，不賣關(guān)子了，這個冰雪魔法的真面目，就是深度學(xué)習(xí)模型中的CycleGAN，

GAN深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型是深度學(xué)習(xí)模型下的生成對抗網(wǎng)絡(luò)的范疇，一般來說，我們使用CycleGAN網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)行圖像的風(fēng)格遷移。

事實上我們在兩份圖片中所進(jìn)行的操作是圖片景色的“冬夏風(fēng)格遷移”，具體的實現(xiàn)原理是將夏季的景色圖片，或者冬季的景色圖片，進(jìn)入GAN網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行模型的訓(xùn)練，提取特征參數(shù)，進(jìn)行預(yù)測圖片的矩陣像素值運算。

簡單來理解，生成對抗網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)模型，其實是生成器與判別器的一場博弈，生成器生成的圖片放入判別器進(jìn)行判別，模型性能最優(yōu)的時候是生成器生成的假圖片，判別器無法正確識別時候，性能最好。

算法實現(xiàn)步驟

Git下載代碼倉庫

使用Git拷貝下來整個CycleGAN的Python代碼工程文件，代碼工程為使用pytorch的深度學(xué)習(xí)框架進(jìn)行編寫，Git倉庫的地址：

https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix

如果不想自己搭建深度學(xué)習(xí)的運行環(huán)境，可以使用Google colab中的notebook

每個賬號大約有12小時的連續(xù)免費算力使用~

顯卡配置為Tesla K80?14G顯存

在notebook終端執(zhí)行以下指令：

git clone https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix

下載預(yù)訓(xùn)練模型

由于GAN類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練時間比較長

因為需要進(jìn)行卷積運算操作進(jìn)行圖片的標(biāo)簽判別同時要進(jìn)行反卷積的運算進(jìn)行“假圖片”的生成，因此網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)較深，運算參數(shù)復(fù)雜，訓(xùn)練時間較長。

notebook終端執(zhí)行腳本命令，我們所使用的是冬夏風(fēng)格遷移的運算模型，因此選擇summer2winter_yosemite的預(yù)訓(xùn)練模型

cd?pytorch-CycleGAN-and-pix2pix && bash ./scripts/download_cyclegan_model.sh?summer2winter_yosemite

下載測試圖片數(shù)據(jù)集

我們所下載的測試圖片數(shù)據(jù)集中包含四個文件夾，trainA，trainB，testA，testB。

我們只需要使用其中的一個測試文件夾即可，我們選擇的模型是夏季風(fēng)格轉(zhuǎn)換為冬季風(fēng)格。

因此使用夏季風(fēng)格的測試圖片testA的文件中的圖片進(jìn)行預(yù)測結(jié)果~

在notebook終端中執(zhí)行腳本命令，下載冬夏圖片數(shù)據(jù)集文件。

cd /content/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix && bash datasets/download_cyclegan_dataset.sh?summer2winter_yosemite

執(zhí)行模型前向推理

準(zhǔn)備的資源條件已經(jīng)完善，接下來進(jìn)行測試，在終端執(zhí)行模型測試文件腳本，notebook中執(zhí)行命令：

python?test.py?--dataroot datasets/summer2winter_yosemite/testB --name summer2winter_yosemite_pretrained --model test --no_dropout

顯示執(zhí)行完畢，在輸出終端輸出預(yù)測圖片結(jié)果日志，查看result文件夾下，已經(jīng)有圖片的處理結(jié)果，實驗完成~

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結(jié)語

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怎么樣，你學(xué)會了嗎？趕快動手試一試吧~

自己親手實現(xiàn)公主艾莎的“冰雪魔法”~

怎么樣，是不是效果很酷炫呢，我是千與千尋，我們下期見~

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的【机器学习】手把手用AI算法实现冰雪奇缘中的“冰雪魔法”的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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