Générer des bandes dessinées IA est un projet très intéressant et créatif, qui implique la combinaison de l'apprentissage en profondeur, du traitement d'images et de la génération d'idées. Dans ce blog, je vais vous montrer comment générer des bandes dessinées IA à l'aide de Python et de certaines bibliothèques d'apprentissage en profondeur populaires.
Bien entendu, vous pouvez également vous rendre sur le compte officiel : Daily Recommended Series, répondez [AI Comic] pour obtenir le dossier du produit fini ! ! ! ! ! !
Avant de commencer, nous devons installer les bibliothèques suivantes :
- TensorFlow : une bibliothèque puissante pour créer et former des modèles d'apprentissage en profondeur.
- Keras : une API d'apprentissage en profondeur construite sur TensorFlow qui simplifie la création de modèles.
- OpenCV : Une bibliothèque de traitement d'images que nous utiliserons pour traiter les images comiques générées.
Vous pouvez installer ces bibliothèques avec les commandes suivantes :
pip install tensorflow keras opencv-python
base de données
Afin de générer des bandes dessinées IA, nous avons besoin d'un ensemble de données d'images comiques. Vous pouvez rechercher des ensembles de données d'images de manga sur Internet ou utiliser certains ensembles de données accessibles au public. Par exemple, Manga109 est un ensemble de données contenant des images de différents types de mangas, que vous pouvez télécharger ici.
Construire le modèle de générateur
Nous utiliserons un réseau antagoniste génératif (GAN) pour générer des images comiques. Un GAN se compose d'un générateur (Generator) et d'un discriminateur (Discriminator), qui se font concurrence pour produire des images réalistes.
Voici un exemple de code de modèle de générateur simplifié :
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Reshape, UpSampling2D, Conv2D
def build_generator(latent_dim):
model = Sequential()
model.add(Dense(128 * 16 * 16, input_dim=latent_dim))
model.add(Reshape((16, 16, 128)))
model.add(UpSampling2D())
model.add(Conv2D(128, kernel_size=3, padding="same"))
# 添加更多的层...
return model
latent_dim = 100
generator = build_generator(latent_dim)
Notez qu'il ne s'agit que d'un simple exemple de modèle de générateur. Dans une application pratique, vous aurez peut-être besoin d'une structure de réseau plus profonde et de plusieurs couches.
Construire un modèle de discriminateur
Un modèle discriminateur est utilisé pour évaluer l'authenticité des images. Voici un exemple de code de modèle de discriminateur simplifié :
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, Flatten, Dense
def build_discriminator(img_shape):
model = Sequential()
model.add(Conv2D(64, kernel_size=3, strides=2, input_shape=img_shape, padding="same"))
model.add(Conv2D(128, kernel_size=3, strides=2, padding="same"))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(1, activation="sigmoid"))
return model
img_shape = (128, 128, 3) # 漫画图像的形状
discriminator = build_discriminator(img_shape)
De même, le modèle discriminateur doit également être ajusté et étendu en fonction de la situation réelle.
Construire et former un modèle GAN
Une fois que nous avons les modèles de générateur et de discriminateur, nous les combinons en un modèle GAN complet et le formons pour générer des images caricaturales.
Vous trouverez ci-dessous un exemple simplifié de création de modèle GAN et de code de formation :
from keras.models import Model
from keras.optimizers import Adam
# 构建GAN模型
discriminator.trainable = False
gan_input = keras.Input(shape=(latent_dim,))
generated_img = generator(gan_input)
gan_output = discriminator(generated_img)
gan = Model(gan_input, gan_output)
# 编译GAN模型
gan_optimizer = Adam(lr=0.0002, beta_1=0.5)
gan.compile(loss="binary_crossentropy", optimizer=gan_optimizer)
# 训练GAN模型
batch_size = 64
epochs = 10000
for epoch in range(epochs):
noise = np.random.normal(0, 1, (batch_size, latent_dim))
generated_images = generator.predict(noise)
real_images = ... # 从数据集中随机选择真实的漫画图像
# 训练判别器
d_loss_real = discriminator.train_on_batch(real_images, np.ones((batch_size, 1)))
d_loss_fake = discriminator.train_on_batch(generated_images, np.zeros((batch_size, 1)))
d_loss = 0.5 * np.add(d_loss_real, d_loss_fake)
# 训练生成器
noise = np.random.normal(0, 1, (batch_size, latent_dim))
g_loss = gan.train_on_batch(noise, np.ones((batch_size, 1)))
if epoch % save_interval == 0:
# 保存生成的图像或模型参数
...
Dans le code ci-dessus, nous utilisons une formation alternative, formons d'abord le discriminateur, puis formons le générateur. Grâce à un entraînement itératif continu, le générateur générera progressivement des images caricaturales plus réalistes.
post-traitement et stockage
L'image comique résultante peut nécessiter un post-traitement pour de meilleurs résultats. Vous pouvez utiliser la bibliothèque OpenCV pour le post-traitement des images, comme le réglage de la luminosité, du contraste et l'ajout d'effets spéciaux.
Enfin, n'oubliez pas de sauvegarder l'image comique générée, qui peut être cv2.imwrite()réalisée en utilisant la fonction d'OpenCV.
Résumer
Au cours des étapes ci-dessus, vous pouvez utiliser Python et des bibliothèques d'apprentissage en profondeur pour générer des bandes dessinées AI. Bien sûr, ceci n'est qu'un exemple simplifié, et il doit être ajusté et optimisé en fonction de l'application réelle. Les réseaux antagonistes génératifs sont un outil puissant qui peut être utilisé dans une variété de projets créatifs, j'espère que cet article de blog vous aidera à commencer à créer votre propre générateur de bandes dessinées IA !