Генерация изображений из набора данных изображений с помощью нейронной сети

Question

Генерация изображений из набора данных изображений с помощью нейронной сети

Я не ищу кусок кода в качестве решения, просто название модели, которую мне нужно реализовать, или некоторые ссылки были бы хорошими.

Моя проблема в том, что у меня есть набор данных, который я сделал из нескольких сотен изображений 128x128 (абстрактные рисунки) - я хотел бы просто сгенерировать больше изображений, похожих на эти изображения, используя нейронную сеть (предпочтительно для сети не требуется никаких входных данных, кроме, может быть, случайные значения?), но неясно, как бы я поступил по этому поводу.

Одно решение, о котором я думал, но еще не опробовал, - это создание нейронной сети LSTM, превращение рисунков в одномерные массивы значений пикселей и подача массивов в сеть (сети LSTM действительно хороши в обучении последовательностей), но если бы я хотел работать с большими изображениями, это не очень практично.

Любая информация с благодарностью. Спасибо!

0

neural-network lstm generative-art generative

Источник

user4898040 27 мар '17 в 22:30

1 ответ

Другие вопросы по тегам neural-network lstm generative-art generative

user3903097 17 ноя '17 в 02:19 2017-11-17 02:19 · Answer 1 · 2017-11-17 02:19

ГАН (генеративные состязательные сети) были бы уместны в этом случае. GAN полагаются на две отдельные нейронные сети и, при правильном обучении, могут использоваться для создания новых изображений (процесс, известный как галлюцинация), которые похожи на коллекцию известных изображений.

Есть много примеров использования GAN для генерации новых изображений чисел из канонического набора данных Mnist. естественно, вы можете заменить mnist своими абстрактными картинами.