Image Generation Using GAN Gen AI Project

Gen ai-使用gan产生图像

Gen AI是一个专注于使用生成对抗网络（GAN）生成类似CIFAR-10的图像的项目。自定义GAN模型由生成器和一个歧视器组成，该模型经过训练，可以产生逼真的图像并区分真实图像和生成的图像。

目录

• 关键功能
• 用例
• 用法
  • 设置
  • 训练
  • 一代
• 笔记
• 屏幕截图
• 执照

关键功能

• 在CIFAR-10数据集上训练自定义GAN型号。
• 生成类似于CIFAR-10图像具有独特变化的图像。
• 通过Jupyter笔记本或Google Colab支持培训和图像生成。

用例

• 数据增强：使用合成图像增强现有数据集。
• 概念探索：探索新颖的概念和艺术表达。
• 原型：创建使用生成图像的模型和测试接口。

用法

设置

1. 将存储库克隆到您的本地计算机。
2. 确保安装依赖项，包括Python，Tensorflow和Keras。

训练

1. 打开提供的Jupyter笔记本或将其上传到Google Colab。
2. 运行笔记本以训练GAN型号。
3. 利用GPU加速度进行更快的培训，尤其是在Google Colab上。

一代

• 训练后，使用训练有素的模型生成新图像。
• 实验不同的潜在空间值，以探索图像变化。

笔记

• 没有图形用户界面（UI）。通过Jupyter笔记本或Google Colab与项目互动。
• 建议加速GPU进行有效的培训。
• 欢迎捐款！分叉存储库，进行改进并提交拉请请求。

屏幕截图

执照

该项目已根据MIT许可获得许可。有关详细信息，请参见许可证文件。

有关任何查询或支持，请联系[email protected]。