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Image Generation Using GAN Gen AI Project

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Gen AI - Bildgenerierung mit Gan

Gen AI ist ein Projekt, das sich auf die Erzeugung von CIFAR-10-ähnlichen Bildern unter Verwendung generativer kontroverser Netzwerke (GANs) konzentriert. Das kundenspezifische GaN -Modell besteht aus einem Generator und einem Diskriminator, das für realistische Bilder geschult und zwischen realen und erzeugten unterscheidet.

Inhaltsverzeichnis

Schlüsselmerkmale
Anwendungsfall
Verwendung
- Aufstellen
- Ausbildung
- Generation
Notiz
Screenshots
Lizenz

Schlüsselmerkmale

Trainiert ein benutzerdefiniertes GaN-Modell im CIFAR-10-Datensatz.
Erzeugt Bilder, die CIFAR-10-Bildern mit eindeutigen Variationen ähneln.
Unterstützt die Schulung und die Bildgenerierung über Jupyter -Notizbücher oder Google Colab.

Anwendungsfall

Datenvergrößerung: Erhöhen Sie vorhandene Datensätze mit synthetischen Bildern.
Konzept Exploration: Erforschen neuartige Konzepte und künstlerische Ausdrücke.
Prototyping: Erstellen Sie Mock-Ups und testen Sie Schnittstellen mit generierten Bildern.

Verwendung

Aufstellen

Klonen Sie das Repository in Ihre lokale Maschine.
Stellen Sie sicher, dass die Abhängigkeiten installiert sind, einschließlich Python, Tensorflow und Keras.

Ausbildung

Öffnen Sie das bereitgestellte Jupyter -Notizbuch oder laden Sie es in Google Colab hoch.
Führen Sie das Notizbuch aus, um das GAN -Modell zu trainieren.
Verwenden Sie die GPU -Beschleunigung für schnellere Schulungen, insbesondere bei Google Colab.

Generation

Verwenden Sie nach dem Training das geschulte Modell, um neue Bilder zu generieren.
Experimentieren Sie mit verschiedenen latenten Raumwerten, um Bildvariationen zu untersuchen.

Notiz

Es wird keine grafische Benutzeroberfläche (UI) bereitgestellt. Interagieren Sie mit dem Projekt über Jupyter Notebooks oder Google Colab.
Die GPU -Beschleunigung wird für eine effiziente Schulung empfohlen.
Beiträge sind willkommen! Geben Sie das Repository auf, machen Sie Verbesserungen und senden Sie Pull -Anfragen.