2 - 2. 이미지 학습 기법 활용하기(1)

2-2-1. AI는 거장의 화풍을 따라 할 수 있을까? - Style Transfer

●데이터 살펴보기

데이터 - 2개의 이미지 파일

A의 화풍을 학습하여 B를 A화풍으로 변환시킴.

 

●어떤 인공지능 사용?

Neural Style Transfer을 만들 것.

인공지능의 구조가 상당히 복잡하고 어려움. 쉽게 말해 인공지능이 피쳐맵을 활용하여 A의 화풍을 학습하고 B를 대상으로 사진에 담겨있는 콘텐츠를 학습.

이렇게 학습된 AI는 A의 화풍과 B의 콘텐츠를 섞어서 새로운 이미지를 출력.

제대로 학습하고 싶으면 검색을 통해서.

 

●딥러닝 코딩

- 텐서플로 허브(Tensorflow Hub)

이번에는 딥러닝 인공지능을 직접 코딩하는 것이 아니라 "텐서플로 허브"를 활용.

텐서플로 허브에는 'Neural Style Transfer' 인공지능 서비스도 제공.

 

- 라이브러리 불러오기

tensorflow_hub를 사용

 

- 텐서플로 허브 모듈 불러오기

hub.load를 통해 style transfer 모듈을 불러옴.

 

●인공지능 학습

hub_module을 사용하여 학습. 학습 속도가 빠름.

 

●인공지능 학습 결과 확인

 

왼쪽 그림이 오른쪽 그림처럼 바뀜.

여러가지 이미지로 해보았지만 뭔가 비슷한 느낌 왜일까 화풍이 별차이 없지도 않는데.

 

※

- 러빙 빈센트

러빙 빈센트라는 영화는 세계 최초로 모든 장면을 유화로 제작한 애니메이션.

실제 화가들이 10년간 유화를 그려 애니메이션 제작.

당시 GPU 성능의 부족으로 딥러닝이 지금처럼 널리 사용되지도 않았음. 하지만 막바지에 Style Transfer AI가 등장하였음.

예술마저 AI에 의해 영향을 받음.

 

- 다른 작품 학습시켜보기

여러번 해보았지만 뭔가 아쉬운 느낌