讓GAN隨音樂律動的Python工具，網(wǎng)友：這是我見過的GAN的最佳用法 | reddit高贊

子豪 2021-03-16 13:38:11 來源：量子位

子豪 發(fā)自 凹非寺
量子位 報道 | 公眾號 QbitAI

用GAN生成畫作已經(jīng)不是新鮮事了，不過你見過“懂音樂”的GAN嗎？

一位外國小哥開發(fā)的Python工具，能讓GAN生成的圖像隨音樂律動，幾個小時內(nèi)就在reddit上收獲了1.5k個贊。

這個工具名叫Lucid Sonic Dreams，先來感受一下它炫酷的效果：

從它的名字清晰的聲波夢就能感受到一種夢幻色彩，正如網(wǎng)友所說：

這就像海市蜃樓，好像能看出描繪的物體或場景，但是下一分鐘，你又會意識到它們并不存在。

而這樣的音樂視效，只需幾行代碼就可以實現(xiàn)，還支持各種自定義，一起來了解一下吧～

在輸入向量中加入音樂特征

Lucid Sonic Dreams默認(rèn)使用StyleGAN2-ADA架構(gòu)，并且使用Justin Pinkney的存儲庫awesome-pretrained-stylegan2中的預(yù)訓(xùn)練模型。

根據(jù)指定風(fēng)格的圖像數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，得到與其風(fēng)格相似的大量圖像。

模型首先從向量生成圖像，圖像再通過動態(tài)效果來展現(xiàn)音樂。

在圖像生成過程中，向模型中輸入包含512個數(shù)值的向量來決定輸出圖像，而向量的細(xì)微變化，在輸出圖像中也會產(chǎn)生相應(yīng)地細(xì)微的變化。

因此，Lucid Sonic Dreams將從音樂的聲波中提取的數(shù)值（例如：振幅），添加到輸入向量中。對視頻中的每一幀都執(zhí)行此操作，創(chuàng)造出隨音樂跳動和變化的藝術(shù)效果。

作者開發(fā)這一工具的靈感，來自Matt Siegelman的Deep Music Visualizer項目——BigGAN，它能夠使其生成的圖像與音樂同步變化。

圖源：Matt Siegelman

雖然以前也有一些類似的項目，但Lucid Sonic Dreams與眾不同的地方在于，它是能夠實現(xiàn)自定義的Python軟件包。

可簡可繁，滿足不同需求

Lucid Sonic Dreams的安裝十分簡單，只需要運行pip install lucidsonicdreams進(jìn)行安裝就可以了。

首先要實現(xiàn)基本可視化，代碼是這樣的：

from lucidsonicdreams import LucidSonicDream
L = LucidSonicDream(song = 'song.mp3',
                    style = 'abstract photos')
L.hallucinate(file_name = 'song.mp4')

由此就可以生成抽象風(fēng)格的視頻：

如果想要改變風(fēng)格、查看可用風(fēng)格的列表，可以運行命令：

from lucidsonicdreams import show_styles
show_styles()

此外，也可以使用其他風(fēng)格，只需要將參數(shù)值style設(shè)為相應(yīng)的pkl文件路徑，就像這樣：

L = LucidSonicDream(song = 'raspberry.mp3', style = 'VisionaryArt.pkl')
  L.hallucinate(file_name = 'raspberry.mp4', 
                pulse_react = 1.2, 
                motion_react = 0.7, 
                contrast_strength = 0.5, 
                flash_strength = 0.5)

例如，使用Jeremy Torman訓(xùn)練的模型生成的效果：

Lucid Sonic Dreams的默認(rèn)設(shè)置使它用起來十分容易，但除此在外，它也有很多可調(diào)的參數(shù)，作者在Colab上詳細(xì)地羅列了這些參數(shù)。

例如，參數(shù)pulse_react、motion_react和class_react，分別控制著3個主要視覺組件：Pulse（脈沖）、Motion（運動）和Class（種類）。

Pulse組件，是指視音樂中打擊樂元素的視覺效果。從數(shù)學(xué)上講，脈沖是聲波振幅臨時添加到輸入向量的結(jié)果，而在下一幀視頻中，向量則恢復(fù)正常。

Motion，指的是視覺效果變形的速度，是將振幅累加到輸入向量中的結(jié)果。

Class，則是指生成的圖像中對象的標(biāo)簽。例如，利用WikiArt圖像訓(xùn)練的樣式，共有167個種類，包括：梵高、達(dá)芬奇、抽象繪畫等。

這些類別由音調(diào)控制，具體來說，就是將12個音高映射到12個類別。而這些音高的不同振幅，會影響第二輸入向量（類向量）的數(shù)值，該向量則決定了模型生成的對象。

此外，參數(shù)speed_fpm控制該運動的速度，該參數(shù)為0時，則使圖像在歌曲的無聲的部分靜止。FPM代表每分鐘幀數(shù)，也就是每分鐘初始化的向量數(shù)。

在默認(rèn)情況下，程序還帶有與音頻中打擊樂元素同步的“對比”和“閃光”效果，分別通過contrast_strength和flash_strength參數(shù)進(jìn)行設(shè)置。

調(diào)整參數(shù)的代碼就像這樣：

L = LucidSonicDream('pancake_feet.mp3', style = 'modern art')
  L.hallucinate(file_name = 'pancake_feet.mp4', 
                speed_fpm = 0, 
                motion_react = 0.8, 
                contrast_strength = 0.5, 
                flash_strength = 0.7)

除了這些內(nèi)置的效果外，Lucid Sonic Dreams還支持創(chuàng)建自定義效果。只需創(chuàng)建一個函數(shù)，其中至少包含3個參數(shù)：

array用來指示應(yīng)用效果的圖像；strength決定對音樂的反應(yīng)程度；amplitude則是指音樂在任何給定時間點的音量。

然后，將此自定義函數(shù)傳遞給EffectsGenerator對象。比如，利用scikit-image生成旋流效果的代碼：

import numpy as np 
  from skimage.transform import swirl
??from?lucidsonicdreams?import?EffectsGenerator??
  def swirl_func(array, strength, amplitude):
    swirled_image = swirl(array, 
                          rotation = 0, 
                          strength = 100 * strength * amplitude,
                          radius=650)
????return?(swirled_image*255).astype(np.uint8)??
  swirl_effect = EffectsGenerator(swirl_func,
                                  audio = 'unfaith.mp3', 
                                  strength = 0.2, 
                                  percussive = False)

生成的旋流效果示例：

如果想要使用其他的GAN架構(gòu)，只需定義一個函數(shù)，將噪聲向量和類向量（NumPy數(shù)組）作為輸入，從而輸出圖像。

實際上，這個函數(shù)可以是將輸入向量轉(zhuǎn)換為圖像的任何函數(shù)，甚至不需要使用GAN。

除此之外，Lucid Sonic Dreams支持上傳分離后的音軌來控制參數(shù)，音樂制作者可以用它作為音樂可視化程序。

例如，使用分離后的打擊樂音軌來控制Pulse，同時用一個分離后的“合成和弦”音軌來控制Class：

L = LucidSonicDream(song = 'lucidsonicdreams_main.mp3',
                      pulse_audio = 'lucidsonicdreams_pulse.mp3',
                      class_audio = 'lucidsonicdreams_class.mp3',
??????????????????????style?=?'wikiart')

既有簡便易用的默認(rèn)模式，又支持各種自定義素材，難怪網(wǎng)友們對它大加贊賞。

OMG，我認(rèn)為這是我見過的GAN的最佳用法。

還有網(wǎng)友想體驗一下VR版本：

也有部分“密恐”患者表示：對它又愛又恨！

Lucid Sonic Dreams在GitHub上開源，感興趣的小伙伴，快去聽個音樂感受一下吧～

相關(guān)鏈接：
[1]https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/m554cq/project_new_python_package_sync_gan_art_to_music/
[2]https://towardsdatascience.com/introducing-lucid-sonic-dreams-sync-gan-art-to-music-with-a-few-lines-of-python-code-b04f88722de1
[3]https://github.com/mikaelalafriz/lucid-sonic-dreams