GEN AI- GAN을 사용한 이미지 생성
Gen AI는 GANS (Generative Adversarial Networks)를 사용하여 CIFAR-10 유사 이미지를 생성하는 데 중점을 둔 프로젝트입니다. 맞춤형 간 모델은 생성기와 판별 자로 구성되며 현실적인 이미지를 생성하고 실제 이미지와 생성 된 이미지를 구별하도록 훈련되었습니다.
목차
- 주요 기능
- 유스 케이스
- 용법
- 메모
- 스크린 샷
- 특허
주요 기능
- CIFAR-10 데이터 세트에서 사용자 정의 GAN 모델을 훈련시킵니다.
- 고유 한 변형으로 CIFAR-10 이미지와 유사한 이미지를 생성합니다.
- Jupyter 노트북 또는 Google Colab을 통해 교육 및 이미지 생성을 지원합니다.
유스 케이스
- 데이터 확대 : 합성 이미지를 사용하여 기존 데이터 세트를 보강합니다.
- 개념 탐색 : 새로운 개념과 예술적 표현을 탐구하십시오.
- 프로토 타이핑 : 생성 된 이미지로 모형 및 테스트 인터페이스를 만듭니다.
용법
설정
- 저장소를 로컬 컴퓨터로 복제하십시오.
- Python, Tensorflow 및 Keras를 포함하여 종속성이 설치되어 있는지 확인하십시오.
훈련
- 제공된 Jupyter 노트북을 열거 나 Google Colab에 업로드하십시오.
- GAN 모델을 훈련시키기 위해 노트북을 실행하십시오.
- 더 빠른 교육, 특히 Google Colab에서 GPU 가속도를 활용하십시오.
세대
- 훈련 후 훈련 된 모델을 사용하여 새로운 이미지를 생성하십시오.
- 이미지 변형을 탐색하기 위해 다른 잠복 공간 값을 실험하십시오.
메모
- 그래픽 사용자 인터페이스 (UI)가 제공되지 않습니다. Jupyter Notebooks 또는 Google Colab을 통해 프로젝트와 상호 작용하십시오.
- 효율적인 교육을 위해 GPU 가속도가 권장됩니다.
- 기부금을 환영합니다! 저장소를 포크하고 개선하고 풀 요청을 제출하십시오.
스크린 샷
특허
이 프로젝트는 MIT 라이센스에 따라 라이센스가 부여됩니다. 자세한 내용은 라이센스 파일을 참조하십시오.
문의 나 지원은 [email protected]에 문의하십시오.
