Image Generation Using GAN Gen AI Project

Gen ai-使用gan產生圖像

Gen AI是一個專注於使用生成對抗網絡（GAN）生成類似CIFAR-10的圖像的項目。自定義GAN模型由生成器和一個歧視器組成，該模型經過訓練，可以產生逼真的圖像並區分真實圖像和生成的圖像。

目錄

• 關鍵功能
• 用例
• 用法
  • 設定
  • 訓練
  • 一代
• 筆記
• 屏幕截圖
• 執照

關鍵功能

• 在CIFAR-10數據集上訓練自定義GAN型號。
• 生成類似於CIFAR-10圖像具有獨特變化的圖像。
• 通過Jupyter筆記本或Google Colab支持培訓和圖像生成。

用例

• 數據增強：使用合成圖像增強現有數據集。
• 概念探索：探索新穎的概念和藝術表達。
• 原型：創建使用生成圖像的模型和測試接口。

用法

設定

1. 將存儲庫克隆到您的本地計算機。
2. 確保安裝依賴項，包括Python，Tensorflow和Keras。

訓練

1. 打開提供的Jupyter筆記本或將其上傳到Google Colab。
2. 運行筆記本以訓練GAN型號。
3. 利用GPU加速度進行更快的培訓，尤其是在Google Colab上。

一代

• 訓練後，使用訓練有素的模型生成新圖像。
• 實驗不同的潛在空間值，以探索圖像變化。

筆記

• 沒有圖形用戶界面（UI）。通過Jupyter筆記本或Google Colab與項目互動。
• 建議加速GPU進行有效的培訓。
• 歡迎捐款！分叉存儲庫，進行改進並提交拉請請求。

屏幕截圖

執照

該項目已根據MIT許可獲得許可。有關詳細信息，請參見許可證文件。

有關任何查詢或支持，請聯繫[email protected]。