AI生成藝術

邁向元宇宙， AI 生成藝術之路 ( N o .1 )

<<彩繪GAN模型的範例程式與訓練流程 --使用Paddle&OpenVINO>>

1.0 說明：實機演練 Paddle GAN 的訓練流程
⚫ 這是 Paddle GAN 模型，可以自己觀察 Picasso 的畫作而自我學 習。並且渲染很接近原圖的彩色作品了。
⚫ 目標：訓練了一個 GAN 模型，學習 Picasso 的畫風。
⚫ 作法：採取 Lab 三通道，將*.jpg 圖像，分解為 L、a、b 三通道。
⚫ 將單通道 L 輸入給 G(生成器)，由 G 自己生成兩通道：new_a 和 new_b。然後將[L, new_a, new_b]匯合成為一張新的*.jpg 圖像。
⚫ 例如，原圖是：

⚫ 取出 L 通道：

⚫ GAN 就自動生成 new_a 和 new_b，並匯合出新圖像：

⚫ 在您的電腦上，需要安裝 Paddle(飛槳)模型框架，以及相關的套 件。
⚫ 準備訓練資料：即 10 張 Picasso 的畫作(*.jpg)。如下：

⚫ 圖片大小不拘，GAN 會自動調整為 256 x 256 大小。
⚫ 於是，這 AI 模型學習了 Picasso 的畫作風格。
⚫ 您可以把您自己的任何彩色(JPG)圖片，取出 L 通道，輸入給這訓練 好的模型。它就會重新彩繪出 Picasso 的色彩風格了
⚫ 您也可以繼續拿莫內、梵谷等的畫作讓它學習，就能將您的圖像彩繪 出這些名家的混合風格了。

1.1 觀摩這個 GAN 模型的程式碼
⚫ 程式碼：使用 Paddle 模型框架
⚫ 程式碼：












⚫ 這個程式，每執行一次，就會訓練 20 回合。
⚫ 可以觀察到，一開始訓練 1 回合，其誤差值為：
⚫ 訓練到 20 回合，其誤差值已經下降：
⚫ 訓練到 20 回合，其誤差值已經下降：

⚫ 訓練 20 回合之後，自動輸入黑白底圖：

⚫ 這個 GAN 會基於上述黑白底圖，而依據它所學習到的 Picasso 風格 而渲染彩繪出來：

⚫ 並且輸出 Paddle 的模型檔案：

⚫ 這把訓練 20 回合之後的模型權重及相關參數值，儲存起來。以便後 續繼續訓練。
⚫ 現在，已經訓練 20 回合，並儲存到 Paddle 模型檔案
⚫ 把各圖像的 L 輸入給 GAN 模型，就輸出訓練的結果— 繪出圖像(如 上圖所示)。

1.2 基於上述的 Paddle 模型檔，繼續訓練 20 回合
⚫ 使用一樣的程式：繼續訓練 20 回合，並更新模型檔
⚫ 程式碼：

⚫ 之前已經訓練 20 回合了。
⚫ 現在，再執行一次這個程式(Paddle_Lab_GAN_train_001.py)。
⚫ 就會進行新的 20 回合的訓練。誤差值繼續縮小：

⚫ 目前總共訓練了 40 回合。
⚫ 此時，這個 GAN 會基於黑白底圖，而依據它所學習到的 Picasso 風 格而渲染彩繪出來：

1.3 繼續加碼，繼續訓練 20 回合(共 60 回合)
⚫ 再一次使用剛才的程式：繼續訓練 20 回合，並更新*.pt
⚫ 程式碼：

⚫ 之前已經訓練 40 回合了。
⚫ 現在，再執行一次這個程式(Paddle_Lab_GAN_train_001.py)。
⚫ 就會進行新的 20 回合的訓練。
⚫ 此時總共訓練了 60 回合。誤差值繼續縮小：

⚫ 這個 GAN 會基於黑白底圖，而依據它所學習到的 Picasso 風格而渲 染彩繪出來：

1.4 繼續加碼，繼續訓練 20 回合(共 80 回合)
⚫ 再執行一樣的程式：繼續訓練 20 回合，並更新*.pt
⚫ 程式碼：

⚫ 之前已經訓練 60 回合了。
⚫ 現在，再執行一次這個程式(Paddle Lab_GAN_train_001.py)。
⚫ 就會進行新的 20 回合的訓練。
⚫ 此時總共訓練了 80 回合。誤差值繼續下降：

⚫ 這個 GAN 會基於黑白底圖，而依據它所學習到的 Picasso 風格而渲 染彩繪出來：

1.5 繼續加碼，繼續訓練 20 回合(共 100 回合)
⚫ 再執行一次上述的程式：繼續訓練 20 回合，並更新模型檔
⚫ 程式碼：

⚫ 之前已經訓練 80 回合了。
⚫ 現在，再執行一次這個程式(Paddle Lab_GAN_train_001.py)。
⚫ 就會進行新的 20 回合的訓練。
⚫ 此時總共訓練了 100 回合。誤差值繼續縮小：

⚫ 這個 GAN 會基於黑白底圖，而依據它所學習到的 Picasso 風格而渲 染彩繪出來：

⚫ 可以拿來比較一下原圖：

⚫ 大功告成。

END

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