Приложение использует свёрточные нейронные сети (CNN) и генеративно-состязательную сеть (GAN) для самостоятельной генерации новых изображений.
Как пользоваться?
- Поместить в папку с блокнотом папку с датасетом и, по желанию, папки с уже обученными моделями.
В результате должно получиться как на скриншоте снизу.
В папке images должны находиться изображения из датасета.
В папках generator и discriminator должны находиться файлы сохранённых моделей. - Заполнить переменные, написанные в ВЕРХНЕМ РЕГИСТРЕ, чтобы задать настройки для дальнейшего использования.
- Запустить все блоки до блока с запуском обучения. Это инициализирует все необходимые переменные и методы.
- Далее можно либо запустить процесс обучения, либо загрузить уже обученные модели из папок generator и discriminator, запустив соответствующий блок.
Скачать обученные модели можно по ссылке:
https://drive.google.com/drive/folders/1ITExv-feBWzhVpey3gyedZ0Bv4QQ23VR?usp=sharing
Нужно выбрать, сколько будет входов у модели, и какой будет размер выхода.
Использованные ресурсы:
-
Датасет из аниме лиц.
https://github.com/bchao1/Anime-Face-Dataset -
Оригинальный код для рисования рукописных цифр на основании датасета MNIST.
https://github.com/selfedu-rus/neural-network/blob/master/lesson%2032.%20GAN.py