Идея
Научить генеративную нейросеть создавать максимально реалистичные картинки котов экзотической породы, используя процесс обучения нейросети.
С помощью предварительно собранной базы картинок таких котов, развить у нейросети возможность создавать такие же реалистичные изображения.
Исходные изображения для обучения
Результирующая серия изображений
Порода кошек экзот, сгенерированные с помощью обученной нейросети
Анализ изображений не вошедших в итоговую серию
Первая серия изображений
В первой серии изображений было задано нарисовать кота в разных местах. Нейросеть использовала рыжий цвет, когда в изначальном датасете таких котов было меньше всего. Так же она старалась нарисовать двух или трёх котов сразу, получилось сделать картинки в реалистичном сеттинге, однако получались они не совсем реальные.
Вторая серия изображений
В этой серии изображений в заданном тексте изменилось количество котов, целью было разделить котов на 2-3 отдельных друг от друга котов, опять же в различных местах. Нейросеть точно так же использует рыжий цвет котов, и у неё не получается нарисовать раздельно несколько объектов.
Третья серия изображений
В этой же серии получилось конкретно указать цвет котов. Нейросеть всё так же не может нарисовать 2-3 объекта отдельно друг от друга. Но добавить котов других цветов вышло.
Анализ итоговой серии изображений
Слева: Кот породы экзот в машине выглядывает из окна / Справа: Кот породы экзот дома на диване рядом с камином
Экзотическая кошка на кресле в самолете
Слева: Кот породы экзот играет и бегает за клубком / Справа: Кот породы экзот на полу дома
В финальном варианте получилось много разных котов, занимающихся разными вещами. Генеративные нейросети такого плана требуют большего датасета и больше времени на обучение, так как в картинках всё-таки присутствуют недочёты.
Экзотическая кошка в ведре на пляже
Слева: Кот породы экзот ходит дома / Справа: Кот породы экзот на диване дома
Экзотическая кошка в машине выглядывает из окна
Экзотическая кошка на дереве
Ноутбук с кодом для обучения
Описание процесса обучения
1. Проверяем подключение видеоадаптера и стабильность его работы.
2. Код для тренировки нейросети и подключение нужных библиотек.
3. Копирование нужного датасета на сервер и код для отображения изображений.
4. Отображение датасета изображений из выбранной папки.
5. Создание копии нейросети для генерации картинок и вспомогательного текста.
