Для моего дипломного проекта в Нью-Йоркском университете, программы интерактивных телекоммуникаций (ITP), я обучил несколько моделей моим любимым узорам, стилям рисования, мотивам и текстам, используя технику переноса стилей машинного обучения. Я использовал моделей, которых обучал, для переноса стиля персидских узоров и мотивов в современные произведения искусства.
Перенос стиля — это метод, используемый для перекомпоновки изображения в стиле другого изображения.
Во время учебы в аспирантуре Нью-Йоркского университета я участвовал в ряде творческих проектов с использованием методов машинного обучения. Я был очарован идеей распространить мои любимые стили на любимые картины, фильмы, как если бы я их рисовал или создавал. Я решил представить и распространить стиль персидского искусства на современные произведения искусства. Я решил внедрить и распространить стиль персидского искусства на произведения современного искусства и перенести узоры, мотивы, с которыми я расту, на другие произведения искусства. Я выбрал и подготовил изображения стилей из текстиля, узоров и текста, а также обучил модели на основе изображений стилей.
Перенос стиля — это двухэтапный процесс. Сначала вам нужно обучить модель одному конкретному стилю, а затем применить этот стиль к другому изображению.
См. Примеры, созданные с использованием моделей, которые я обучил:
Процесс:
Я обучил пользовательские модели Fast Style Transfer в TensorFlow и использовал выходную модель в Ml5.js с методом ml5.styleTransfer(). Я несколько раз проходил процесс обучения на своем личном устройстве, прежде чем мне удалось полностью перенести обучение на кластеры высокопроизводительных вычислений Нью-Йоркского университета. Затем я использовал библиотеку Ml5.js для запуска обученной модели в браузере. Наконец, я использовал библиотеку Ml5.js для создания интерактивного веб-сайта для запуска обученной модели в браузере.
Заключительные шаги:
Я представил проект на нескольких технических мероприятиях, таких как ITP Spring Show, где сотни посетителей взаимодействовали с проектом.
Нейронная живопись была завершена с помощью и руководством Gene Kogan, Daniel Shiffman и друзей из сообществ ITP и ml5, весна 2019 года.
