Hands-On Image Generation with TensorFlow: Un ghid practic pentru generarea de imagini și videoclipuri utilizând învățarea profundă

Recenzii ale cititorilor

Cartea este o carte de bucate bine organizată, axată pe învățarea profundă pentru generarea de imagini, în special folosind VAE și GAN, și include exemple practice de cod în TensorFlow. Este apreciată pentru abordarea sa directă și claritatea în explicarea conceptelor complexe, deși îi lipsește profunzimea în explicațiile matematice și tehnicile de depanare.

⬤ Bine scrisă și organizată
⬤ exemple practice de cod în Jupyter Notebooks
⬤ explicații clare ale subiectelor complexe
⬤ acoperă tehnici avansate precum GANs, generarea fețelor și sinteza video
⬤ echilibru bun între intuiția algoritmilor și detaliile de implementare
⬤ utilă atât pentru începători, cât și pentru practicienii experimentați.

⬤ Accent scăzut pe fundamentele matematice ale GAN-urilor
⬤ lipsesc discuțiile despre depanarea GAN-urilor
⬤ proiectele avansate pot necesita sisteme multi-GPU
⬤ unele secțiuni pot deveni grele pe concepte complexe.

(pe baza a 6 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

Hands-On Image Generation with TensorFlow: A practical guide to generating images and videos using deep learning

Conținutul cărții:

Implementați de la zero diverse arhitecturi de ultimă generație, cum ar fi GAN și autoencodere, pentru generarea de imagini utilizând TensorFlow 2. x

Caracteristici principale

⬤ Înțelegeți diferitele arhitecturi pentru generarea de imagini, inclusiv autocodificatoarele și GAN-urile.

⬤ Construiți modele care pot edita o imagine a feței dvs., transforma fotografii în picturi și genera imagini fotorealiste.

⬤ Descoperiți cum puteți construi rețele neuronale profunde cu caracteristici avansate TensorFlow 2. x.

Descrierea cărții

Domeniul emergent al rețelelor generatoare adverșiale (GAN) a făcut posibilă generarea de imagini nediferențiabile din seturi de date existente. Cu această carte practică, nu numai că vă veți dezvolta abilitățile de generare a imaginilor, dar veți obține și o înțelegere solidă a principiilor care stau la baza acestora.

Începând cu o introducere în elementele de bază ale generării de imagini cu ajutorul TensorFlow, această carte acoperă Autoencoderii variaționali (VAE) și GAN-urile. Veți descoperi cum să construiți modele pentru diferite aplicații pe măsură ce vă familiarizați cu efectuarea schimburilor de fețe utilizând deepfakes, transferul stilului neuronal, traducerea de la imagine la imagine, transformarea imaginilor simple în imagini fotorealiste și multe altele. Veți înțelege, de asemenea, cum și de ce să construiți rețele neuronale profunde de ultimă generație folosind tehnici avansate, cum ar fi normalizarea spectrală și stratul de autoatenție, înainte de a lucra cu modele avansate pentru generarea și editarea fețelor. De asemenea, veți face cunoștință cu restaurarea fotografiilor, sinteza text-imagine, retargetingul video și randarea neuronală. Pe parcursul cărții, veți învăța să implementați modele de la zero în TensorFlow 2. x, inclusiv PixelCNN, VAE, DCGAN, WGAN, pix2pix, CycleGAN, StyleGAN, GauGAN și BigGAN.

Până la sfârșitul acestei cărți, veți fi bine versat în TensorFlow și veți fi capabil să implementați cu încredere tehnologii generative de imagini.

Ce veți învăța

⬤  Să vă antrenați pe seturi de date de fețe și să le utilizați pentru a explora spații latente pentru editarea de fețe noi.

⬤  Să vă familiarizați cu schimbul de fețe cu deepfakes.

⬤  Efectuarea transferului de stil pentru a converti o fotografie într-o pictură.

⬤  Construiți și antrenați pix2pix, CycleGAN și BicycleGAN pentru traducerea de la imagine la imagine.

⬤  Utilizați iGAN pentru a înțelege interpolarea multiplă și GauGAN pentru a transforma imagini simple în imagini fotorealiste.

⬤  Deveniți versat în modele generative de atenție, cum ar fi SAGAN și BigGAN.

⬤  Generați fotografii de înaltă rezoluție cu Progressive GAN și StyleGAN.

Pentru cine este această carte

Cartea Hands-On Image Generation with TensorFlow este destinată inginerilor, practicienilor și cercetătorilor din domeniul învățării profunde care au cunoștințe de bază despre rețelele neuronale convoluționale și doresc să învețe diverse tehnici de generare a imaginilor utilizând TensorFlow 2. x. Veți găsi această carte utilă și dacă sunteți un profesionist în prelucrarea imaginilor sau un inginer în viziune computerizată care dorește să exploreze arhitecturi de ultimă generație pentru a îmbunătăți și a spori imaginile și videoclipurile. Cunoștințele de Python și TensorFlow vă vor ajuta să profitați la maximum de această carte.