当GAN生成图像可以卡音效，这个Python包只需几行代码

  GAN 生成图像奇幻诡谲，生成对此我们早已不陌生。图像如果它们还可以卡音效呢？音效最近，有人就创建了一个实现类似效果的只需 Python 包——Lucid Sonic Dreams，只用几行代码就可以实现 AI 生成画作与音乐的行代同步。

GitHub 地址：https://github.com/mikaelalafriz/lucid-sonic-dreams Colab 教程地址：https://colab.research.google.com/drive/1Y5i50xSFIuN3V4Md8TB30_GOAtts7RQD?生成usp=sharing

在该项目提供的 demo 视频中，伴随着 Saje 的图像歌「Raspberry」，GAN 生成的音效图像不断变换且呈现出了对应的节奏。

工作原理

生成艺术品通常是只需由 GAN 网络来完成的。Lucid Sonic Dreams 包默认使用 StyleGAN2-ADA 架构，行代不过 GAN 架构也可以自定义。生成将这些模型在特定「风格」的图像图像数据集上进行训练，使之能够输出与训练图像风格一致的音效无穷多张图像。此外，只需Lucid Sonic Dreams 使用 Justin Pinkney 创建库中的行代 StyleGAN2 预训练模型（地址：

https://github.com/justinpinkney/awesome-pretrained-stylegan2） 。

那么这些图像到底是如何生成的呢？

将输入馈送至 StyleGAN2 模型（输入为有 512 个数字的向量），输入决定了模型的输出图像，因此对输入向量进行微小更改也将带来输出图像的微小变化。服务器托管

现在，有趣的部分到了：如果我们从音乐中获取声波，从声波中提取数值（如振幅）并添加至输入向量，会发生什么？

Lucid Sonic Dreams 对视频每一帧执行这些操作，生成脉冲与变换与音乐一致的图像。

具体而言，利用 Lucid Sonic Dreams 包，音乐控制了 3 个主要视觉组件：脉冲（Pulse）、运动（Motion）和类别（Class）：

脉冲指视觉画面随着音乐的敲击性节奏而「跳动」。从数学角度来看，「脉冲」是向输入向量暂时添加声波振幅的结果（即在下一帧中该向量仍是初始向量）； 运动指视觉画面变换的速度。从数学上看，它是向输入向量累积添加振幅（即添加的振幅后续不会被清零）； 类别指生成图像中物体的标签，例如基于 WikiArt 图像训练的风格中就有 167 个类别（包括梵高、达芬奇、抽象派等）。而这些由音调进行控制，具体而言，12 个音高分别对应 12 个不同类别。这些音高的振幅对传输至第二个输入向量（类别向量）的数字造成影响，云服务器而这由模型生成的对象来决定。

项目作者表示，这个想法受到 Matt Siegelman 的 Deep Music Visualizer 项目的启发。目前网上也有一些类似的项目，但 Lucid Sonic Dreams 的独特之处在于以 Python 包形式实现，且允许自定义。

使用 Lucid Sonic Dreams 包，你可以做到这些

Lucid Sonic Dreams 具备极强的易用性和灵活性。用户可以使用 pip 进行安装：

然后只需输入几行 Python 代码即可：

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

改变风格

运行以下代码，我们可以查看默认可用的风格：

from lucidsonicdreams import show_styles show_styles() 

这样就可以得到一组风格名称，这些风格来自 Justin Pinkney 创建的库。你还可以输入自己的 StyleGAN 权重，或者使用其他 GAN 架构。

调整参数

Lucid Sonic Dreams 包的默认设置很好用，但它实际上有很多参数——30 多个，不过这些参数是可以调整的（参数详细信息参见 Colab 教程）。

哪些参数最重要呢？我们来看整个视频生成 pipeline：

首先，对输入向量进行初始化和插值，作为视频的「基础运动」（base motion）。参数 speed_fpm 控制运动的云服务器提供商速度，fpm 表示「每分钟帧数」，即每分钟初始化的向量数。对于每个后续帧而言，参数 pulse_react, motion_react, and class_react 控制音频操纵每个对应组件的程度。

模型基于这些向量生成图像后，图像被传输经过一系列特效（也对音乐产生反应）。默认情况下，Lucid Sonic Dreams 包具备「contrast」和「flash」特效，可以与音频的敲击性节奏同步。通过设置 contrast_strength 和 flash_strength 参数，即可进行调整。使用者还可以创建自定义特效。

以下代码展示了调参过程：

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) 

使用自己的 StyleGAN 权重

如果你自己训练过 StyleGAN，或者在网上获得了一些模型权重，你可以选择将文件路径传输至这些权重，作为风格参数的值。

例如，文章开头的视频使用的是 Jeremy Torman 训练的模型。生成视频所用代码如下所示：

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) 

使用单独的音轨

这个包还可以用作音乐可视化工具，使用者可以上传单独的音轨，进而控制 Pulse、Motion、Class、Contrast 和 Flash。如果你想使这些视觉组件与特定的乐器同步，使用这个包是不错的选择。你还可以利用这些单独的音轨自定义特效。

以下是示例代码：

L = LucidSonicDream(song = lucidsonicdreams_main.mp3,                     pulse_audio = lucidsonicdreams_pulse.mp3,                     class_audio = lucidsonicdreams_class.mp3,                     style = wikiart) L.hallucinate(lucidsonicdreams.mp4,                pulse_react = 0.25,               motion_react = 0,               classes = [1,5,9,16,23,27,28,30,50,68,71,89],               dominant_classes_first = True,               class_shuffle_seconds = 8,               class_smooth_seconds = 4,               class_pitch_react = 0.2,               contrast_strength = 0.3) 

自定义特效

除了内置的「Contrast」和「Flash」特效外，Lucid Sonic Dreams 包还允许用户自定义创建特效。用户只需创建一个包含至少以下 3 个参数的函数即可：array，表示应用特效的图像；strength，决定对音乐的反应强度；amplitude 表示在任意给定时间点的音量。之后，将该自定义函数传输至 EffectsGenerator 对象。

作者用以下代码进行了试验，其使用的是 scikit-image 的 swirl 特效：

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) L = LucidSonicDream(unfaith.mp3,                     style = textures) L.hallucinate(unfaith.mp4,               motion_react = 0.15,               speed_fpm = 2,               pulse_react = 1.5,               contrast_strength = 1,               flash_strength = 1,                custom_effects = [swirl_effect]) files.download("unfaith.mp4") 

使用其他 GAN 架构

你还可以使用其他 GAN 架构。只需定义一个函数，该函数以一组噪声向量和类别向量（NumPy 数组）作为输入，输出一组 Pillow 图像。事实上，该函数甚至不需要使用 GAN，它可以是能够将输入向量转换成图像的任意函数。

下列代码使用 BigGAN 的 PyTorch 实现复现了 Deep Music Visualizer：

from pytorch_pretrained_biggan import BigGAN, convert_to_images import torch biggan = BigGAN.from_pretrained(biggan-deep-512) biggan.to(cuda:0) def biggan_func(noise_batch, class_batch):   noise_tensor = torch.from_numpy(noise_batch).cuda()   class_tensor = torch.from_numpy(class_batch).cuda()   with torch.no_grad():     output_tensor = biggan(noise_tensor.float(), class_tensor.float(), truncation = 1)   return convert_to_images(output_tensor.cpu()) L = LucidSonicDream(sea_of_voices_inst.mp3,                     style = biggan_func,                      input_shape = 128,                      num_possible_classes = 1000) L.hallucinate(sea_of_voices.mp4,               output_audio = sea_of_voices.mp3,               speed_fpm = 3,               classes = [13, 14, 22, 24, 301, 84, 99, 100, 134, 143, 393, 394],               class_shuffle_seconds = 10,                class_shuffle_strength = 0.1,               class_complexity = 0.5,               class_smooth_seconds = 4,               motion_react = 0.35,               flash_strength = 1,               contrast_strength = 1) 

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