Hodnotenie:
Kniha je prehľadnou kuchárskou knihou zameranou na hlboké učenie na generovanie obrazu, najmä pomocou VAE a GAN, a obsahuje praktické príklady kódu v TensorFlow. Je oceňovaná pre svoj jednoduchý prístup a zrozumiteľnosť pri vysvetľovaní zložitých konceptov, hoci jej chýba hĺbka matematických vysvetlení a techník ladenia.
Výhody:⬤ Dobre napísané a usporiadané
⬤ praktické príklady kódu v Jupyter Notebooks
⬤ jasné vysvetlenia zložitých tém
⬤ pokrýva pokročilé techniky, ako sú GAN, generovanie tvárí a syntéza videa
⬤ dobrá rovnováha intuície algoritmov a detailov implementácie
⬤ užitočné pre začiatočníkov aj skúsených praktikov.
⬤ Malý dôraz na matematické základy GAN
⬤ chýba diskusia o ladení GAN
⬤ pokročilé projekty môžu vyžadovať systémy s viacerými grafickými procesormi
⬤ niektoré časti môžu byť náročné na zložité koncepty.
(na základe 6 čitateľských recenzií)
Hands-On Image Generation with TensorFlow: A practical guide to generating images and videos using deep learning
Implementujte rôzne najmodernejšie architektúry, ako sú GAN a autoenkodéry, na generovanie obrázkov pomocou TensorFlow 2.x od začiatku
Kľúčové funkcie
⬤ Poznajte rôzne architektúry na generovanie obrazu vrátane autoenkodérov a GAN.
⬤ Zostavte modely, ktoré dokážu upraviť obraz tváre, premeniť fotografie na obrazy a generovať fotorealistické obrázky.
⬤ Zistite, ako môžete vytvárať hlboké neurónové siete s pokročilými funkciami TensorFlow 2. x.
Popis knihy
Vznikajúca oblasť generatívnych adverzných sietí (GAN) umožnila generovať nerozoznateľné obrazy z existujúcich súborov údajov. S touto praktickou knihou si nielenže rozviniete zručnosti v oblasti generovania obrazov, ale tiež získate dôkladné pochopenie základných princípov.
Táto kniha sa začína úvodom do základov generovania obrazu pomocou TensorFlow a zahŕňa variačné autoenkodéry (VAE) a GAN. Zistíte, ako vytvárať modely pre rôzne aplikácie, keď sa zoznámite s vykonávaním výmeny tvárí pomocou deepfakes, neurónovým prenosom štýlu, prekladom obrazu do obrazu, premenou jednoduchých obrazov na fotorealistické obrazy a mnohým ďalším. Pochopíte tiež, ako a prečo konštruovať najmodernejšie hlboké neurónové siete pomocou pokročilých techník, ako je spektrálna normalizácia a vrstva vlastnej pozornosti, a potom budete pracovať s pokročilými modelmi na generovanie a úpravu tvárí. Zoznámite sa aj s obnovou fotografií, syntézou textu na obraz, retargetingom videa a neurónovým vykresľovaním. V celej knihe sa naučíte implementovať modely od základov v TensorFlow 2. x vrátane PixelCNN, VAE, DCGAN, WGAN, pix2pix, CycleGAN, StyleGAN, GauGAN a BigGAN.
Na konci tejto knihy budete dobre ovládať TensorFlow a budete môcť s istotou implementovať generatívne technológie obrazu.
Čo sa naučíte
⬤ Trénovať na súboroch údajov o tvárach a používať ich na skúmanie latentných priestorov na úpravu nových tvárí.
⬤ Osvojiť si zámenu tvárí pomocou deepfakes.
⬤ Vykonajte prenos štýlu a preveďte fotografiu na obraz.
⬤ Zostavte a vycvičte pix2pix, CycleGAN a BicycleGAN na prevod obrazu na obraz.
⬤ Použite iGAN na pochopenie množinovej interpolácie a GauGAN na premenu jednoduchých obrázkov na fotorealistické obrázky.
⬤ Dobre sa zorientujte v generatívnych modeloch pozornosti, ako sú SAGAN a BigGAN.
⬤ Generujte fotografie s vysokým rozlíšením pomocou Progressive GAN a StyleGAN.
Pre koho je táto kniha určená
Kniha Hands-On Image Generation with TensorFlow je určená pre inžinierov hlbokého učenia, praktikov a výskumníkov, ktorí majú základné znalosti konvolučných neurónových sietí a chcú sa naučiť rôzne techniky generovania obrázkov pomocou TensorFlow 2. x. Túto knihu nájdete aj vtedy, ak ste profesionál v oblasti spracovania obrazu alebo inžinier počítačového videnia, ktorý chce preskúmať najmodernejšie architektúry na zlepšenie a vylepšenie obrázkov a videí. Znalosť jazyka Python a TensorFlow vám pomôže vyťažiť z tejto knihy maximum.