Un algoritmo neuronal de estilo artístico
Transferencia de estilos con Redes Neuronales Convolucionales
Los humanos han dominado la habilidad de crear experiencias visuales únicas mediante la composición de una interacción compleja entre el contenido y el estilo de una imagen (La Pintura), sin embargo, en otras áreas clave de la percepción visual, como el reconocimiento de objetos y rostros, el desempeño fue demostrado recientemente por una clase de modelos de visión inspirados biológicamente llamados Redes Neuronales Profundas.
Este campo de las redes neuronales es algo que está evolucionando constantemente y el tipo de estructura utilizada para está técnica nos lleva especificamente al sistema de Redes Neuronales Convolucionales el cual utiliza representaciones neuronales para separar y recombinar el contenido y el estilo de imágenes arbitrarias, proporcionando un algoritmo neuronal para la creación de imágenes artísticas.
Estructura básica de una RNC o CNN
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ejemplo 1
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La imagen original de la izquierda pertenece a una fotografía de la cañada por el cual pasa el río suquía en la Provincia de Córdoba Argentina.
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La imagen central llamada “La noche estrellada” Obra de Vincent van Gogh , es la imagen tomada para la transferencia del estilo.
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La imagen resultante es la combinación del estilo de van Gogh aplicada a la fotografía original, logrando una perfecta adaptación.
Ejemplo 2
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La imagen original de la izquierda pertenece a una fotografía de la plaza San Martín en la Provincia de Córdoba Argentina.
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La imagen central llamada “El grito” Obra de Edvard Munch , es la imagen tomada para la transferencia del estilo.
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La imagen resultante es la combinación del estilo de Edvard Munch aplicada a la fotografía original.
Realmente he pasado varias horas de diversión con este código, y no deja de sorprenderme la complejidad de cosas que se pueden lograr. Te invito a ingresar aquí para implementarlo con TensorFlow.
