TensorFlow练习10: 实现谷歌Deep Dream

本帖使用谷歌的预训练的Inception模型生成带有艺术感的图片。

Inception模型是Google用两个星期,使用上百万张带分类的图片训练出的模型,在做图像识别时,为了节省时间,通常使用预训练的Inception模型做为训练基础。

Deep Dream是取预训练模型的某一层(神经网络有59层,前几层学会底层特性,像线、角,经过层层抽象,最后几层可以表示更高层次的特性),然后最大化我们提供的图像和某个层相似的特性,最后生成非常有意思的图像。

关于Deep Dream:

下图是lena经过《open_nsfw: 基于Caffe的成人图片识别模型》处理后生成的图像:

TensorFlow练习10: 实现谷歌Deep Dream
上图中的黑点是什么鬼?

正文

下载预训练的Inception模型:

代码:

测试用的原始图像:

TensorFlow练习10: 实现谷歌Deep Dream

生成的扭曲图像:

TensorFlow练习10: 实现谷歌Deep Dream

测试用的原始图像:

TensorFlow练习10: 实现谷歌Deep Dream

生成的扭曲图像:

TensorFlow练习10: 实现谷歌Deep Dream
哈哈哈,我勒个大擦

你敢不敢输入你的大脸,看看你和什么玩意合体。

相关文章

《TensorFlow练习10: 实现谷歌Deep Dream》有1个想法

发表评论

电子邮件地址不会被公开。 必填项已用*标注