原题目:「分布式」艺术创作:20分钟+1080显卡,这个AI就能缔造庞大作品 | 开源

贾浩楠 发自 凹非寺

量子位 报道 | 民众号 QbitAI

20分钟天生 庞大的艺术作品,而且照样用英伟达上上代的1080显卡?

现在神经网络上手门槛这么亲民了吗?

没错,这是一个叫做 neural-style-pt的气概迁徙模子,基于Pytorch实现,而且刚刚开源!

有关这个算法模子的话题在Reddit上才公布一天,热度靠近2000。

neural-style-pt,真的酷炫又亲民吗?

厚实的融合方式

neural-style-pt是论文 A Neural Algorithm of Artistic Style的Pytorch实现。

论文先容了一种行使卷积神经网络将一张图片的内容,与另一张图片的气概相结合的算法,就是我们熟知的“气概迁徙”网络。

好比,将《星空》的艺术气概映射到一张斯坦福校园的夜景照片上:

或者凭据给定图像的差别艺术气概,划分融合进目的图片:

除了“划分”融合,还能把多个艺术气概融进一张图片:

从左上角顺时针最先气概划分为”星空 “+”呐喊”、”呐喊 “+”构图七 “、”坐着的裸女 “+”构图七”、”坐着的裸体 “+”星空”。

在举行气概迁徙时,添加“-original_colors 1”指令,还可以只改变气概,不改变原图颜色:

1080卡就能跑?

凭据后台和优化器的差别,算法运行速率会有很大差异。

在Tesla K80上使用512像素图片迭代500次时间参考:

而在GTX 1080上,相同基准下时间更快:

  • 后台nn -优化器 ADAM: 38秒
  • 后台cudnn -优化器L-BFGS: 40秒
  • 后台cudnn -优化器ADAM:40秒
  • 后台cudnn -cudnn_autotune -优化器 lbfgs: 23秒
  • 后台cudnn -cudnn_autotune -优化器ADAM: 24秒

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默认情况下,neural-style-pt使用后端举行卷积,L-BFGS举行优化。但会使用大量的内存,可以通过以下方法来削减内存的使用。

使用cuDNN,添加-backend cudnn来使用cuDNN后端。而使用ADAM时,添加-optimizer adam来使用ADAM而不是L-BFGS。

在默认设置下,neural-style-pt在系统上使用了约莫3.7GB的GPU内存;切换到ADAM和cuDNN可以将GPU内存占用削减到约莫1GB。

若何上手试玩

安装neural-style-pt,首先要准备好Pytorch。

然后,使用下方一句话指令就能安装已经训练好的模子:

安装完以后,上手试玩也很简单,一行代码就能实现:

若是要载入多种气概,需要分开差别的图片文件名:

注重,图片名称要包罗完整的地址路径。

基本操作就是这些。

neural-style-pt另有一点壮大的功效,就是可以使用多个差别的盘算装备来处置高分辨率图像。

差别的装备会输出差别网络层的盘算结果。

你可以用 -gpu指令控制使用哪些GPU和CPU装备,你也可以用-multidevice_strategy控制若何在差别装备上支解层。

例如,在一个有四个GPU的服务器中,指令“-gpu 0,1,2,3”,指按顺序在GPU 0、1、2和3上举行处置。

同时给出 -multidevice_strategy 3,6,12指令,示意前两层应该在GPU 0上盘算,第3到5层应该在GPU 1上盘算,第6到11层应该在GPU 2上盘算,其余的层应该在GPU 3上盘算。

凭据你的需求调整-multidevice_strategy,可以到达输出的最大分辨率。

下面是一张4016x2213分辨率图像,是在使用8个Tesla K80 GPU的服务器上天生的:

1080显卡入门,还能“分布式”盘算,这么酷炫好玩低门槛的气概迁徙网络,赶快来试试吧~

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usdt无需实名(www.caibao.it):这件事,我必须骂一下!
你是第一个吃螃蟹的人
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