昇思25天打卡营-mindspore-ML- Day19-应用实践-生成式-DCGAN生成漫画头像
学习了如何使用DCGAN模型生成动漫头像。
数据集: 本次实验使用了70,171张96*96像素的动漫头像图片作为训练数据。
算法原理: DCGAN(深度卷积对抗生成网络)是一种基于GAN(生成对抗网络)的图像生成模型。它包含两个主要部分:
- 生成器 (G): 接受一个随机噪声向量作为输入,并将其转换为一张动漫头像图片。
- 判别器 (D): 判断输入的图片是真实动漫头像还是生成器生成的假图片。
核心思想: 生成器和判别器进行对抗训练,生成器不断生成更逼真的图片来欺骗判别器,而判别器则不断学习区分真实和假图片。最终,生成器能够生成与真实图片几乎无法区分的动漫头像。
代码实现步骤:
- 数据准备与处理: 下载并解压动漫头像数据集,并进行预处理,包括调整图片大小、裁剪、归一化等。
- 网络搭建:
- 生成器: 使用卷积转置层、批归一化层和ReLU激活层将随机噪声向量转换为动漫头像图片。
- 判别器: 使用卷积层、批归一化层和LeakyReLU激活层来判断输入图片的真实性。
- 损失函数: 使用对抗损失函数来衡量生成器和判别器的性能。
- 优化器: 使用Adam优化器来更新生成器和判别器的参数。
- 模型训练: 循环训练模型,不断调整生成器和判别器的参数,直到生成器能够生成高质量的动漫头像图片。
- 结果展示: 可视化训练过程中的损失函数图像和生成的动漫头像图片,评估模型性能。
简单总结,DCGAN模型通过对抗训练的方式,能够生成高质量的动漫头像图片。
代码和相应文档:
【腾讯文档】DCGAN生成漫画头像
https://docs.qq.com/pdf/DUmlacFhIRlByZHBE?
原文地址:https://blog.csdn.net/littlesujin/article/details/140249760
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