让GAN随音乐律动

拼搏现实的明天。 2023-01-16 04:54 67阅读 0赞

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##### 子豪 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI #####

用GAN生成画作已经不是新鲜事了，不过你见过“懂音乐”的GAN吗？

一位外国小哥开发的Python工具，能**让GAN生成的图像随音乐律动**，几个小时内就在reddit上收获了**1.5k**个赞。

![a819ab8c9aaceda1aacb1fa5a6ac8518.png][]

这个工具名叫**Lucid Sonic Dreams**，先来感受一下它炫酷的效果：

从它的名字**清晰的声波梦**就能感受到一种梦幻色彩，正如网友所说：

> 这就像海市蜃楼，好像能看出描绘的物体或场景，但是下一分钟，你又会意识到它们并不存在。

![d7d62b4b9fd1c40b47c5eb7718c0b6ed.png][]

而这样的音乐视效，只需几行代码就可以实现，还支持各种自定义，一起来了解一下吧～

## 在输入向量中加入音乐特征 ##

Lucid Sonic Dreams默认使用**StyleGAN2-ADA架构**，并且使用Justin Pinkney的存储库awesome-pretrained-stylegan2中的预训练模型。

根据指定风格的图像数据集进行训练，得到与其风格相似的大量图像。

![d3e878585788c23d11391e2c0e4077e1.png][]

模型首先**从向量生成图像**，图像再通过动态效果来展现音乐。

在图像生成过程中，向模型中输入包含512个数值的向量来决定输出图像，而向量的细微变化，在输出图像中也会产生相应地细微的变化。

因此，Lucid Sonic Dreams将**从音乐的声波中提取**的数值（例如：振幅），添加到输入向量中。对视频中的每一帧都执行此操作，创造出随音乐跳动和变化的艺术效果。

作者开发这一工具的灵感，来自Matt Siegelman的Deep Music Visualizer项目——BigGAN，它能够使其生成的图像与音乐同步变化。

###### ![b34855f71fabd97d351860a195d092d3.gif][] ######

###### **△**图源：Matt Siegelman ######

虽然以前也有一些类似的项目，但Lucid Sonic Dreams与众不同的地方在于，它是能够**实现自定义**的**Python软件包**。

## 可简可繁，满足不同需求 ##

Lucid Sonic Dreams的安装十分简单，只需要运行pip install lucidsonicdreams进行**安装**就可以了。

首先要实现**基本可视化**，代码是这样的：

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风格的视频：

![2221468a64898505e5ee08501182318c.gif][]

如果想要**改变风格**、查看可用风格的列表，可以运行命令：

from lucidsonicdreams import show_styles
    
    
    show_styles()

此外，也可以使用其他风格，只需要将参数值style设为相应的pkl文件路径，就像这样：

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训练的模型生成的效果：

![17abdfae476043cd626cc6a0dfdde97a.gif][]

Lucid Sonic Dreams的默认设置使它用起来十分容易，但除此在外，它也有很多**可调的参数**，作者在Colab上详细地罗列了这些参数。

例如，参数pulse\_react、motion\_react和class\_react，分别控制着3个主要视觉组件：Pulse（脉冲）、Motion（运动）和Class（种类）。

Pulse组件，是指视音乐中打击乐元素的视觉效果。从数学上讲，脉冲是声波振幅临时添加到输入向量的结果，而在下一帧视频中，向量则恢复正常。

![8a4e7ea07d5e4cd4815c60d453dff6f3.gif][]

Motion，指的是视觉效果变形的速度，是将振幅累加到输入向量中的结果。

![9f44f597a7bd37d56a2bc4e745595845.gif][]

Class，则是指生成的图像中对象的标签。例如，利用WikiArt图像训练的样式，共有167个种类，包括：梵高、达芬奇、抽象绘画等。

![55e743f4fa330e1c302e7aa9881131b0.png][]

这些类别由音调控制，具体来说，就是将12个音高映射到12个类别。而这些音高的不同振幅，会影响第二输入向量（类向量）的数值，该向量则决定了模型生成的对象。

此外，参数speed\_fpm控制该运动的速度，该参数为0时，则使图像在歌曲的无声的部分静止。FPM代表每分钟帧数，也就是每分钟初始化的向量数。

在默认情况下，程序还带有与音频中打击乐元素同步的**“对比”和“闪光”效果**，分别通过contrast\_strength和flash\_strength参数进行设置。

调整参数的代码就像这样：

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)

除了这些内置的效果外，Lucid Sonic Dreams还支持**创建自定义效果**。只需创建一个函数，其中至少包含3个参数：

array用来指示应用效果的图像；strength决定对音乐的反应程度；amplitude则是指音乐在任何给定时间点的音量。

然后，将此自定义函数传递给EffectsGenerator对象。比如，利用scikit-image生成旋流效果的代码：

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：

![778c9bdcdf85b7ff8d08dd4febf7c711.gif][]

如果想要使用其他的GAN架构，只需定义一个函数，将噪声向量和类向量（NumPy数组）作为输入，从而输出图像。

实际上，这个函数可以是将输入向量转换为图像的任何函数，甚至不需要使用GAN。

除此之外，Lucid Sonic Dreams支持**上传分离后的音轨**来控制参数，音乐制作者可以用它作为音乐可视化程序。

例如，使用分离后的打击乐音轨来控制Pulse，同时用一个分离后的“合成和弦”音轨来控制Class：

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

既有简便易用的默认模式，又支持各种自定义素材，难怪网友们对它大加赞赏。

> OMG，我认为这是我见过的GAN的最佳用法。

![cae084f8a7ebb4509a2a8e4437bd4cf5.png][]

还有网友想体验一下VR版本：

![68999e20c8191d167fdc190016404c6c.png][]

也有部分“密恐”患者表示：对它又爱又恨！

![d70df4d7c12fb582f66d7a719079ae3e.png][]

Lucid Sonic Dreams在GitHub上开源，感兴趣的小伙伴，快去听个音乐感受一下吧～

相关链接：  
\[1\]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

— **完** —

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[9f44f597a7bd37d56a2bc4e745595845.gif]: /images/20221022/24a5d6d2ac80484eb6202e55a0715b29.png
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[cae084f8a7ebb4509a2a8e4437bd4cf5.png]: /images/20221022/e46835366ec2426aa28c4872438bb33f.png
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