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GAN - Generative Adversarial Networks and creative generative art

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説明

Hi Dan,

Here is a link to a video about "Progressive Growing of GANs for Improved Quality, Stability, and Variation". I think it captures the amazing things you can do with neural networks.
[Demonstration of GANs](https://www.youtube.com/watch?v=XOxxPcy5Gr4)

Also, there are many videos online on "deep dreams" [An example](https://www.youtube.com/watch?v=SCE-QeDfXtA)

All of these videos were created with GANs\Generative Adversarial Networks. These are a class of neural networks, mainly in unsupervised learning. [Wikipedia Link](https://en.wikipedia.org/wiki/Generative_adversarial_network)

They were used for the [Pix2Pix model](https://affinelayer.com/pixsrv/) also see [Pix2Pix Article](https://arxiv.org/abs/1611.07004).

Sentdex has recently done a series about unusual neural networks, where he covered GANs. There is also a Computerphile video on this subject. These videos are amazing about learning how GANs work, but they don't cover their inner workings. Also, I haven't seen anyone on YouTube talk about the cool art that can be made with GANs, and the creative coding opportunities.

Maybe it would be interesting to have a mini-series about GANs, something like "Generative Adversarial Networks for Artists". Starting with how GANs really work and then moving on to TensorFlow.js and [the hvass-labs tutorials](https://github.com/Hvass-Labs/TensorFlow-Tutorials/blob/master/14_DeepDream.ipynb) and finally have community contributions and showcase community art.

I know you'll be able to make this interesting and easy to understand.

Hope you like my idea. Best regards,

Eitan

コントリビューションガイド

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調査の方向性

まず、リンクされている Progressive Growing of GANs、Pix2Pix、TensorFlow.js、hvass-labs DeepDream のリソースを確認します。GAN の基礎、クリエイティブコーディング、TensorFlow.js、参照されているチュートリアル、コミュニティによるアート貢献を扱う、範囲を明確に定めたミニシリーズを定義します。シリーズの範囲と貢献の進め方について合意できたら完了です。

索引モデルが issue の本文から書いたものです。

評価

技術スタック
jupyter-notebook, tensorflow
領域
machine-learning
issue の種類
機能追加
難易度
5/5
見積もり時間
1週間以上
活発さ
停滞
明瞭さ
説明が足りない
初心者へのやさしさ
20/100

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