Deep Dream Generator 应用代码和图片链接

DeepDream前世今生之简介

2015年，Google开源了一个名为Inceptionism的AI程序，并将其命名为DeepDream。DeepDream不仅帮助我们深入了解深度学习的工作原理，还能生成一些奇特、颇具艺术感的图像。这一程序通过结合照片与绘画风格，创造了新颖的视觉效果。它的开源性也使得全球的开发者和艺术家都能参与到这一项目中，生成自己的梦幻图像。

DeepDream 图片1

这种机器识别出人眼不能识别的图案的能力，让我们再一次开始思考机器视觉和人类视觉的不同。DeepDream像一个有着无限想象力的婴儿人工智能，把我们周围的世界看作它的画布。

DD的目的

实际上，Google DeepDream真正想要了解的，是神经网络黑盒子的工作逻辑。神经网络在识别图像时，层数越多越细致。第一层可能在识别轮廓，中间层可能在识别纹理和笔触。DeepDream通过增强这些识别过程，生成了我们现在看到的梦幻图像。

DD特点

图像诡异：利用学习技术识别图片，再把自己解读的画面呈现出来。Google将这一项目开源，让所有人都可以上传图片，生成独特的视觉效果。

DD工作原理

DeepDream人工神经网络主要包含10到30个人工神经元对叠层。每个图像存储在输入层中，然后与下一个层级通信，直至最终到达输出层。我们可以选取一个层级并命令网络增强监测到的任何内容，因而网络将在接下来的层级中对于我们命令的形象识别更为敏感。

DeepDream前世今生之安装

环境准备

在使用DeepDream之前，需要准备合适的开发环境。通常，我们需要Python和TensorFlow的支持。此外，还需要一些图像处理库，如PIL或OpenCV。

!pip install tensorflow
!pip install pillow

准备好开发环境后，我们就可以开始探索DeepDream的功能了。

DeepDream前世今生之使用方法

初始设置

首先，我们需要加载一个预训练的模型。在此例中，我们使用InceptionV3模型，并选择合适的层进行激活。

import tensorflow as tf
base_model = tf.keras.applications.InceptionV3(include_top=False, weights='imagenet')
names = ['mixed3', 'mixed5']
layers = [base_model.get_layer(name).output for name in names]
deepdream_model = tf.keras.Model(inputs=base_model.input, outputs=layers)

图像预处理

接下来，我们需要对输入图像进行预处理。通常，我们会调整图像大小并进行归一化。

from PIL import Image
import numpy as np

image = Image.open('your_image.jpg').resize((225, 375))
image = np.array(image) / 255.0
image = tf.keras.preprocessing.image.img_to_array(image)

DeepDream 图片2

图像生成

使用DeepDream模型生成梦幻图像的核心在于通过梯度上升来增强图像中的特定特征。

@tf.function
def deepdream(model, image, step_size):
    with tf.GradientTape() as tape:
        tape.watch(image)
        loss = calc_loss(image, model)
    gradients = tape.gradient(loss, image)
    gradients /= tf.math.reduce_std(gradients)
    image = image + gradients * step_size
    image = tf.clip_by_value(image, -1, 1)
    return loss, image

查看结果

在执行完所有步骤后，我们可以查看生成的梦幻图像。

def run_deep_dream(model, image, steps=100, step_size=0.01):
    for step in range(steps):
        loss, image = deepdream(model, image, step_size)
        if step % 100 == 0:
            plt.imshow(deprocess(image))
            plt.show()
    return deprocess(image)