GAN in voga | Una guida passo passo alla generazione di immagini di moda

GAN per generazione immagini moda | Guida passo passo

Introduzione

Questo articolo esplorerà le Generative Adversarial Networks (GAN) e la loro notevole capacità di generare immagini. Le GAN hanno rivoluzionato il campo della modellazione generativa, offrendo un approccio innovativo alla creazione di nuovi contenuti attraverso l’apprendimento avversario.

In questa guida, ti condurremo in un affascinante viaggio, partendo dai concetti fondamentali delle GAN e approfondendo gradualmente le complessità della generazione di immagini di moda. Con progetti pratici e istruzioni passo-passo, ti guideremo nella costruzione e nell’addestramento del tuo modello GAN utilizzando TensorFlow e Keras.

Preparati a sbloccare il potenziale delle GAN e a assistere alla magia dell’IA nel mondo della moda. Che tu sia un praticante esperto di IA o un appassionato curioso, “GANS in Vogue” ti fornirà le competenze e le conoscenze necessarie per creare design di moda mozzafiato e spingere i confini dell’arte generativa. Tuffiamoci nel fascinante mondo delle GAN e liberiamo la creatività che è in noi!

Questo articolo è stato pubblicato come parte del Data Science Blogathon.

Comprensione delle Generative Adversarial Networks (GAN)

Cosa sono le GAN?

Le Generative Adversarial Networks (GAN) sono composte da due reti neurali: il generatore e il discriminatore. Il generatore è responsabile della creazione di nuovi campioni di dati, mentre il compito del discriminatore è distinguere tra dati reali e dati falsi generati dal generatore. Le due reti vengono addestrate contemporaneamente attraverso un processo competitivo, in cui il generatore migliora la sua capacità di creare campioni realistici mentre il discriminatore diventa più bravo a riconoscere il vero dal falso.

Come funzionano le GAN?

Le GAN si basano su uno scenario simile a un gioco in cui il generatore e il discriminatore giocano l’uno contro l’altro. Il generatore cerca di creare dati che assomiglino a dati reali, mentre il discriminatore si impegna a differenziare tra dati reali e falsi. Il generatore impara a creare campioni più realistici attraverso questo processo di addestramento avversario.

Componenti chiave delle GAN

Per costruire una GAN, sono necessari diversi componenti essenziali:

Generatore: una rete neurale che genera nuovi campioni di dati.
Discriminatore: una rete neurale che classifica i dati come reali o falsi.
Spazio latente: uno spazio vettoriale casuale che il generatore utilizza come input per produrre campioni.
Training Loop: il processo iterativo di addestramento del generatore e del discriminatore in fasi alternate.

Funzioni di perdita nelle GAN

Il processo di addestramento delle GAN si basa su specifiche funzioni di perdita. Il generatore cerca di minimizzare la perdita del generatore, incoraggiandolo a creare dati più realistici. Allo stesso tempo, il discriminatore cerca di minimizzare la perdita del discriminatore, diventando più bravo a distinguere tra dati reali e falsi.

Panoramica del progetto: Generazione di immagini di moda con le GAN

Obiettivo del progetto

In questo progetto, miriamo a costruire una GAN per generare nuove immagini di moda che assomiglino a quelle del dataset Fashion MNIST. Le immagini generate dovrebbero catturare le caratteristiche essenziali di vari capi di abbigliamento, come abiti, camicie, pantaloni e scarpe.

Dataset: Fashion MNIST

Utilizzeremo il dataset Fashion MNIST, un popolare dataset di benchmark che contiene immagini in scala di grigi di capi di abbigliamento. Ogni immagine è composta da pixel 28×28 e ci sono in totale dieci classi.

Configurazione dell’ambiente di progetto

Per iniziare, è necessario configurare l’ambiente Python e installare le librerie necessarie, tra cui TensorFlow, Matplotlib e TensorFlow Datasets.

Costruzione della GAN

Importa dipendenze e dati

Per iniziare, dobbiamo installare e importare le librerie necessarie e caricare il dataset Fashion MNIST contenente una collezione di immagini di moda. Utilizzeremo questo dataset per addestrare il nostro modello di intelligenza artificiale a generare nuove immagini di moda.

# Installa i pacchetti richiesti (è sufficiente farlo una volta)
!pip install tensorflow tensorflow-gpu matplotlib tensorflow-datasets ipywidgets
!pip list

# Importa le librerie necessarie
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, Dense, Flatten, Reshape, LeakyReLU, Dropout, UpSampling2D
import tensorflow_datasets as tfds
from matplotlib import pyplot as plt

# Configura TensorFlow per utilizzare la GPU per calcoli più veloci
gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
for gpu in gpus:
    tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu, True)

# Carica il dataset Fashion MNIST
ds = tfds.load('fashion_mnist', split='train')

Visualizza i Dati e Crea un Dataset

Successivamente, visualizzeremo alcune immagini campione dal dataset Fashion MNIST e prepareremo il pipeline dei dati. Eseguiremo trasformazioni sui dati e creeremo gruppi di immagini per addestrare la GAN.

# Trasformazione dei dati: Ridimensiona e Visualizza le immagini
import numpy as np

# Configura l'iteratore dei dati
dataiterator = ds.as_numpy_iterator()

# Visualizza alcune immagini dal dataset
fig, ax = plt.subplots(ncols=4, figsize=(20, 20))

# Loop quattro volte e ottieni le immagini
for idx in range(4):
    # Prendi un'immagine e la sua etichetta
    sample = dataiterator.next()
    image = np.squeeze(sample['image'])  # Rimuovi le dimensioni singole
    label = sample['label']

    # Visualizza l'immagine in un subplot specifico
    ax[idx].imshow(image)
    ax[idx].title.set_text(label)

# Preelaborazione dei dati: Ridimensiona e Raggruppa le immagini
def scale_images(data):
    # Ridimensiona i valori dei pixel delle immagini tra 0 e 1
    image = data['image']
    return image / 255.0

# Ricarica il dataset
ds = tfds.load('fashion_mnist', split='train')

# Applica la preelaborazione delle immagini con la funzione scale_images al dataset
ds = ds.map(scale_images)

# Memorizza nella cache il dataset per una migliore elaborazione durante l'addestramento
ds = ds.cache()

# Mescola il dataset per aggiungere casualità al processo di addestramento
ds = ds.shuffle(60000)

# Raggruppa il dataset in gruppi più piccoli (128 immagini per gruppo)
ds = ds.batch(128)

# Memorizza in anticipo il dataset per migliorare le prestazioni durante l'addestramento
ds = ds.prefetch(64)

# Verifica la forma di un gruppo di immagini
ds.as_numpy_iterator().next().shape

In questo passaggio, visualizziamo inizialmente quattro immagini di moda casuali dal dataset utilizzando la libreria matplotlib. Ciò ci aiuta a capire come sono fatte le immagini e cosa vogliamo che il nostro modello di intelligenza artificiale impari.

Dopo aver visualizzato le immagini, procediamo con la preelaborazione dei dati. Ridimensioniamo i valori dei pixel delle immagini tra 0 e 1, il che aiuta il modello di intelligenza artificiale ad apprendere meglio. Immagina di regolare la luminosità delle immagini in modo adatto all’apprendimento.

Successivamente, raggruppiamo le immagini in gruppi di 128 (un batch) per addestrare il nostro modello di intelligenza artificiale. Pensiamo ai batch come alla divisione di un compito grande in pezzi più piccoli e gestibili.

Mescoliamo anche il dataset per aggiungere un po’ di casualità in modo che il modello di intelligenza artificiale non apprenda le immagini secondo un ordine fisso.

Infine, preelaboriamo i dati per prepararli al processo di apprendimento del modello di intelligenza artificiale, rendendolo più rapido ed efficiente.

Alla fine di questo passaggio, abbiamo visualizzato alcune immagini di moda e il nostro dataset è pronto e organizzato per addestrare il modello di intelligenza artificiale. Siamo pronti a passare al passaggio successivo, in cui costruiremo la rete neurale per generare nuove immagini di moda.

Costruisci il Generatore

Il generatore è fondamentale per la GAN, poiché crea nuove immagini di moda. Progetteremo il generatore utilizzando l’API sequenziale di TensorFlow, includendo strati come Dense, LeakyReLU, Reshape e Conv2DTranspose.

# Importa l'API sequenziale per la costruzione dei modelli
from tensorflow.keras.models import Sequential

# Importa gli strati necessari per la rete neurale
from tensorflow.keras.layers import (
    Conv2D, Dense, Flatten, Reshape, LeakyReLU, Dropout, UpSampling2D
)

def build_generator():
    model = Sequential()

    # Il primo strato prende un rumore casuale e lo ridimensiona a 7x7x128
    # Questo è l'inizio dell'immagine generata
    model.add(Dense(7 * 7 * 128, input_dim=128))
    model.add(LeakyReLU(0.2))
    model.add(Reshape((7, 7, 128)))

    # Blocco di upsampling 1
    model.add(UpSampling2D())
    model.add(Conv2D(128, 5, padding='same'))
    model.add(LeakyReLU(0.2))

    # Blocco di upsampling 2
    model.add(UpSampling2D())
    model.add(Conv2D(128, 5, padding='same'))
    model.add(LeakyReLU(0.2))

    # Blocco convoluzionale 1
    model.add(Conv2D(128, 4, padding='same'))
    model.add(LeakyReLU(0.2))

    # Blocco convoluzionale 2
    model.add(Conv2D(128, 4, padding='same'))
    model.add(LeakyReLU(0.2))

    # Strato convoluzionale per ottenere un solo canale
    model.add(Conv2D(1, 4, padding='same', activation='sigmoid'))

    return model

# Costruisci il modello del generatore
generator = build_generator()
# Visualizza il riassunto del modello
generator.summary()

Il generatore è una rete neurale profonda responsabile della generazione di immagini di moda finte. Prende come input rumore casuale e il suo output è un’immagine in scala di grigi di dimensioni 28×28 che assomiglia a un articolo di moda. L’obiettivo è imparare a generare immagini che assomiglino a veri articoli di moda.

Diverse Layer del Modello

Il modello è composto da diverse layer:

Layer Denso: Il primo layer prende un rumore casuale di dimensione 128 e lo ridimensiona in un tensore 7x7x128. Questo crea la struttura iniziale dell’immagine generata.
Blocchi di UpSampling: Questi blocchi aumentano gradualmente la risoluzione dell’immagine utilizzando il layer UpSampling2D, seguito da un layer convoluzionale e una funzione di attivazione LeakyReLU. Il layer UpSampling2D raddoppia la risoluzione dell’immagine su entrambe le dimensioni.
Blocchi Convoluzionali: Questi blocchi affinano ulteriormente l’immagine generata. Sono composti da layer convoluzionali con attivazioni LeakyReLU.
Layer Convoluzionale: L’ultimo layer convoluzionale riduce i canali a uno, creando effettivamente l’immagine di output con una funzione di attivazione sigmoid per scalare i valori dei pixel tra 0 e 1.

Alla fine di questo passaggio, avremo un modello generatore in grado di produrre immagini di moda finte. Il modello è ora pronto per l’addestramento nei passaggi successivi del processo.

Costruire il Discriminatore

Iniziando con i concetti fondamentali delle GAN e approfondendo gradualmente le sfumature della generazione di immagini di moda. Con progetti pratici e istruzioni passo-passo, ti guideremo nella costruzione e nell’addestramento del tuo modello GAN utilizzando TensorFlow e Keras.

Il discriminatore svolge un ruolo critico nel distinguere tra immagini reali e finte. Progetteremo il discriminatore utilizzando l’API sequenziale di TensorFlow, incorporando i layer Conv2D, LeakyReLU, Dropout e Dense.

def build_discriminator():
    model = Sequential()

    # Primo blocco convoluzionale
    model.add(Conv2D(32, 5, input_shape=(28, 28, 1)))
    model.add(LeakyReLU(0.2))
    model.add(Dropout(0.4))

    # Secondo blocco convoluzionale
    model.add(Conv2D(64, 5))
    model.add(LeakyReLU(0.2))
    model.add(Dropout(0.4))

    # Terzo blocco convoluzionale
    model.add(Conv2D(128, 5))
    model.add(LeakyReLU(0.2))
    model.add(Dropout(0.4))

    # Quarto blocco convoluzionale
    model.add(Conv2D(256, 5))
    model.add(LeakyReLU(0.2))
    model.add(Dropout(0.4))

    # Appiattisci l'output e passalo attraverso un layer denso
    model.add(Flatten())
    model.add(Dropout(0.4))
    model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

    return model

# Costruisci il modello del discriminatore
discriminator = build_discriminator()
# Mostra il riepilogo del modello
discriminator.summary()

Il discriminatore è anche una rete neurale profonda per classificare se un’immagine in input è reale o finta. Prende in input un’immagine in scala di grigi 28×28 e restituisce un valore binario (1 per reale, 0 per finta).

Il modello è composto da diversi layer:

Blocchi Convoluzionali: Questi blocchi elaborano l’immagine in input con layer convoluzionali, seguiti da attivazioni LeakyReLU e layer Dropout. I layer Dropout aiutano a prevenire l’overfitting eliminando casualmente alcuni neuroni durante l’addestramento.
Layer Flatten e Dense: L’output dell’ultimo blocco convoluzionale viene appiattito in un vettore 1D e passato attraverso un layer denso con attivazione sigmoid. L’attivazione sigmoidale schiaccia l’output tra 0 e 1, rappresentando la probabilità che l’immagine sia reale.

Alla fine di questo passaggio, avremo un modello discriminatore in grado di classificare se un’immagine in input è reale o finta. Il modello è ora pronto per essere integrato nell’architettura GAN e addestrato nei passaggi successivi.

Costruire il Ciclo di Addestramento

Impostare le Perdite e gli Ottimizzatori

Prima di costruire il ciclo di addestramento, dobbiamo definire le funzioni di perdita e gli ottimizzatori che saranno utilizzati per addestrare sia il generatore che il discriminatore.

# Importa l'ottimizzatore Adam e la funzione di perdita Binary Cross Entropy
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
from tensorflow.keras.losses import BinaryCrossentropy

# Definisci gli ottimizzatori per il generatore e il discriminatore
g_opt = Adam(learning_rate=0.0001)  # Ottimizzatore del generatore
d_opt = Adam(learning_rate=0.00001)  # Ottimizzatore del discriminatore

# Definisci le funzioni di perdita per il generatore e il discriminatore
g_loss = BinaryCrossentropy()  # Funzione di perdita del generatore
d_loss = BinaryCrossentropy()  # Funzione di perdita del discriminatore

Stiamo utilizzando l’ottimizzatore Adam sia per il generatore che per il discriminatore. Adam è un algoritmo di ottimizzazione efficiente che adatta il tasso di apprendimento durante l’addestramento.
Per le funzioni di perdita, stiamo utilizzando la Binary Cross Entropy. Questa funzione di perdita è comunemente utilizzata per problemi di classificazione binaria ed è adatta per il compito di classificazione binaria del nostro discriminatore (vero vs. falso).

Costruire il Modello Subclassed

Successivamente, costruiremo un modello subclassed che combina il generatore e il discriminatore in un unico modello GAN. Questo modello subclassed addestrerà la GAN durante il ciclo di addestramento.

from tensorflow.keras.models import Model

class FashionGAN(Model):
    def __init__(self, generator, discriminator, *args, **kwargs):
        # Passare gli args e kwargs alla classe base
        super().__init__(*args, **kwargs)

        # Creare gli attributi per i modelli del generatore e del discriminatore
        self.generator = generator
        self.discriminator = discriminator

    def compile(self, g_opt, d_opt, g_loss, d_loss, *args, **kwargs):
        # Compilare con la classe base
        super().compile(*args, **kwargs)

        # Creare gli attributi per gli ottimizzatori e le funzioni di perdita
        self.g_opt = g_opt
        self.d_opt = d_opt
        self.g_loss = g_loss
        self.d_loss = d_loss

    def train_step(self, batch):
        # Ottenere i dati per le immagini reali
        real_images = batch
        # Generare immagini false utilizzando il generatore con rumore casuale come input
        fake_images = self.generator(tf.random.normal((128, 128, 1)), training=False)

        # Addestrare il discriminatore
        with tf.GradientTape() as d_tape:
            # Passare le immagini reali e false attraverso il modello del discriminatore
            yhat_real = self.discriminator(real_images, training=True)
            yhat_fake = self.discriminator(fake_images, training=True)
            yhat_realfake = tf.concat([yhat_real, yhat_fake], axis=0)

            # Creare le etichette per le immagini reali e false
            y_realfake = tf.concat([tf.zeros_like(yhat_real), tf.ones_like(yhat_fake)], axis=0)

            # Aggiungere del rumore agli output veri per rendere l'addestramento più robusto
            rumore_reale = 0.15 * tf.random.uniform(tf.shape(yhat_real))
            rumore_falso = -0.15 * tf.random.uniform(tf.shape(yhat_fake))
            y_realfake += tf.concat([rumore_reale, rumore_falso], axis=0)

            # Calcolare la perdita totale del discriminatore
            total_d_loss = self.d_loss(y_realfake, yhat_realfake)

        # Applicare la retropropagazione e aggiornare i pesi del discriminatore
        dgrad = d_tape.gradient(total_d_loss, self.discriminator.trainable_variables)
        self.d_opt.apply_gradients(zip(dgrad, self.discriminator.trainable_variables))

        # Addestrare il generatore
        with tf.GradientTape() as g_tape:
            # Generare nuove immagini utilizzando il generatore con rumore casuale come input
            gen_images = self.generator(tf.random.normal((128, 128, 1)), training=True)

            # Creare le etichette predette (dovrebbero essere vicine a 1 in quanto sono immagini false)
            predicted_labels = self.discriminator(gen_images, training=False)

            # Calcolare la perdita totale del generatore (ingannando il discriminatore a classificare le immagini false come vere)
            total_g_loss = self.g_loss(tf.zeros_like(predicted_labels), predicted_labels)

        # Applicare la retropropagazione e aggiornare i pesi del generatore
        ggrad = g_tape.gradient(total_g_loss, self.generator.trainable_variables)
        self.g_opt.apply_gradients(zip(ggrad, self.generator.trainable_variables))

        return {"d_loss": total_d_loss, "g_loss": total_g_loss}

# Creare un'istanza del modello FashionGAN
fashgan = FashionGAN(generator, discriminator)

# Compilare il modello con gli ottimizzatori e le funzioni di perdita
fashgan.compile(g_opt, d_opt, g_loss, d_loss)

Creiamo un modello FashionGAN sottoclasse che estende la classe tf.keras.models.Model. Questo modello sottoclasse gestirà il processo di addestramento per la GAN.
Nel metodo train_step, definiamo il ciclo di addestramento per la GAN:
- Prima otteniamo immagini autentiche dal batch e generiamo immagini false utilizzando il modello generatore con rumore casuale come input.
- Quindi addestriamo il discriminatore:
  - Utilizziamo un nastro di gradienti per calcolare la perdita del discriminatore rispetto alle immagini reali e false. L’obiettivo è far sì che il discriminatore classifichi le immagini autentiche come 1 e le immagini false come 0.
  - Aggiungiamo un po’ di rumore alle uscite corrette per rendere l’addestramento più robusto e meno incline all’overfitting.
  - La perdita totale del discriminatore viene calcolata come entropia incrociata binaria tra le etichette previste e le etichette desiderate.
  - Applichiamo la retropropagazione per aggiornare i pesi del discriminatore in base alla perdita calcolata.
- Successivamente, addestriamo il generatore:
  - Generiamo nuove immagini false utilizzando il generatore con rumore casuale come input.
  - Calcoliamo la perdita totale del generatore come entropia incrociata binaria tra le etichette previste (immagini generate) e le etichette desiderate (0, che rappresenta immagini false).
  - Il generatore mira a “ingannare” il discriminatore generando immagini che il discriminatore classifica come reali (con un’etichetta vicina a 1).
  - Applichiamo la retropropagazione per aggiornare i pesi del generatore in base alla perdita calcolata.
- Infine, restituiamo le perdite totali del discriminatore e del generatore durante questo passaggio di addestramento.

Il modello FashionGAN è ora pronto per essere addestrato utilizzando il dataset di addestramento nel passaggio successivo.

Costruisci il callback

I callback in TensorFlow sono funzioni che possono essere eseguite durante l’addestramento in punti specifici, come la fine di una epoca. Creeremo un callback personalizzato chiamato ModelMonitor per generare e salvare immagini alla fine di ogni epoca per monitorare i progressi della GAN.

import os
from tensorflow.keras.preprocessing.image import array_to_img
from tensorflow.keras.callbacks import Callback

class ModelMonitor(Callback):
    def __init__(self, num_img=3, latent_dim=128):
        self.num_img = num_img
        self.latent_dim = latent_dim

    def on_epoch_end(self, epoch, logs=None):
        # Genera vettori latenti casuali come input per il generatore
        random_latent_vectors = tf.random.uniform((self.num_img, self.latent_dim, 1))
        # Genera immagini false utilizzando il generatore
        generated_images = self.model.generator(random_latent_vectors)
        generated_images *= 255
        generated_images.numpy()
        for i in range(self.num_img):
            # Salva le immagini generate su disco
            img = array_to_img(generated_images[i])
            img.save(os.path.join('images', f'generated_img_{epoch}_{i}.png'))

Il callback ModelMonitor prende due argomenti: num_img, che specifica il numero di immagini da generare e salvare alla fine di ogni epoca, e latent_dim, che è la dimensione del vettore di rumore casuale utilizzato come input per il generatore.
Durante il metodo on_epoch_end, il callback genera num_img vettori latenti casuali e li passa come input al generatore. Il generatore genera quindi immagini false basate su questi vettori casuali.
Le immagini generate vengono scalarizzate nell’intervallo 0-255 e salvate come file PNG nella directory “images”. I nomi dei file includono il numero di epoca per tenere traccia dei progressi nel tempo.

Addestra la GAN

Ora che abbiamo impostato il modello GAN e il callback personalizzato, possiamo avviare il processo di addestramento utilizzando il metodo fit. Addestreremo la GAN per un numero sufficiente di epoche per consentire al generatore e al discriminatore di convergere e imparare reciprocamente.

# Addestra il modello GAN
hist = fashgan.fit(ds, epochs=20, callbacks=[ModelMonitor()])

Utilizziamo il metodo fit del modello FashionGAN per addestrare la GAN.
Impostiamo il numero di epoche su 20 (potrebbe essere necessario un maggior numero di epoche per ottenere risultati migliori).
Passiamo il callback ModelMonitor per salvare le immagini generate alla fine di ogni epoca.
Il processo di addestramento itererà sul dataset e, per ogni batch, aggiornerà i pesi dei modelli generatore e discriminatore utilizzando il ciclo di addestramento definito in precedenza.

Il processo di addestramento può richiedere del tempo, a seconda dell’hardware e del numero di epoche. Dopo l’addestramento, possiamo valutare le prestazioni della GAN tracciando le perdite del discriminatore e del generatore. Questo ci aiuterà a capire quanto bene i modelli sono stati addestrati e se ci sono segni di convergenza o collasso delle modalità. Passiamo al prossimo passaggio per valutare le prestazioni della GAN.

Revisione delle prestazioni e test del Generatore

Revisione delle prestazioni

Dopo aver addestrato il GAN, possiamo valutarne le prestazioni tracciando le perdite del discriminatore e del generatore nel corso delle epoche di addestramento. Questo ci aiuterà a capire quanto bene il GAN ha imparato e se ci sono problemi, come il collasso della modalità o l’addestramento instabile.

import matplotlib.pyplot as plt

# Traccia le perdite del discriminatore e del generatore
plt.suptitle('Perdite')
plt.plot(hist.history['d_loss'], label='d_loss')
plt.plot(hist.history['g_loss'], label='g_loss')
plt.legend()
plt.show()

Usiamo matplotlib per tracciare le perdite del discriminatore e del generatore nel corso delle epoche di addestramento.
L’asse x rappresenta il numero di epoche, mentre l’asse y rappresenta le relative perdite.
Le perdite del discriminatore (d_loss) e del generatore (g_loss) dovrebbero diminuire nel corso delle epoche, indicando un apprendimento corretto del GAN.

Testare il Generatore

Dopo aver addestrato il GAN e valutato le sue prestazioni, possiamo testare il generatore generando e visualizzando nuove immagini di moda. Per prima cosa, carichiamo i pesi del generatore addestrato e li utilizziamo per generare nuove immagini.

# Carica i pesi del generatore addestrato
generator.load_weights('generator.h5')

# Genera nuove immagini di moda
imgs = generator.predict(tf.random.normal((16, 128, 1)))

# Traccia le immagini generate
fig, ax = plt.subplots(ncols=4, nrows=4, figsize=(10, 10))
for r in range(4):
    for c in range(4):
        ax[r][c].imshow(imgs[(r + 1) * (c + 1) - 1])

Carichiamo i pesi del generatore addestrato da un file salvato utilizzando generator.load_weights(‘generator.h5’).
Generiamo nuove immagini di moda passando vettori latenti casuali al generatore. Il generatore interpreta questi vettori casuali e genera immagini corrispondenti.
Utilizziamo matplotlib per visualizzare le immagini generate in una griglia 4×4.

Salva il Modello

Infine, se sei soddisfatto delle prestazioni del tuo GAN, puoi salvare i modelli del generatore e del discriminatore per un uso futuro.

# Salva i modelli del generatore e del discriminatore
generator.save('generator.h5')
discriminator.save('discriminator.h5')

Salviamo i modelli del generatore e del discriminatore su disco utilizzando il metodo save.
I modelli verranno salvati nella directory di lavoro corrente con i nomi di file “generator.h5” e “discriminator.h5”, rispettivamente.
Salvare i modelli ti permette di utilizzarli successivamente per generare ulteriori immagini di moda o per continuare il processo di addestramento.

E così si conclude il processo di costruzione e addestramento di un GAN per la generazione di immagini di moda utilizzando TensorFlow e Keras! I GAN sono modelli potenti per generare dati realistici e possono essere applicati ad altri compiti.

Ricorda che la qualità delle immagini generate dipende dall’architettura del GAN, dal numero di epoche di addestramento, dalle dimensioni del dataset e da altri iperparametri. Sentiti libero di sperimentare e ottimizzare il GAN per ottenere risultati migliori. Buon divertimento!

Miglioramenti aggiuntivi e direzioni future

Congratulazioni per aver completato il GAN per la generazione di immagini di moda! Ora, esploriamo alcuni miglioramenti aggiuntivi e direzioni future che puoi considerare per migliorare le prestazioni del GAN e generare immagini di moda ancora più realistiche e variegate.

Ottimizzazione degli iperparametri

L’ottimizzazione degli iperparametri può influire significativamente sulle prestazioni del GAN. Sperimenta con diverse velocità di apprendimento, dimensioni del batch, numero di epoche di addestramento e configurazioni dell’architettura per il generatore e il discriminatore. L’ottimizzazione degli iperparametri è essenziale per l’addestramento di un GAN, in quanto può portare a una migliore convergenza e risultati più stabili.

Utilizzare la crescita progressiva

La tecnica della crescita progressiva inizia ad addestrare il GAN con immagini a bassa risoluzione e aumenta gradualmente la risoluzione dell’immagine durante l’addestramento. Questo approccio aiuta a stabilizzare l’addestramento e a produrre immagini di qualità superiore. Implementare la crescita progressiva può essere più complesso, ma spesso porta a risultati migliori.

Implementa Wasserstein GAN (WGAN)

Considera l’utilizzo di Wasserstein GAN (WGAN) con una penalità del gradiente invece della perdita standard GAN. WGAN può fornire un addestramento più stabile e gradienti migliori durante il processo di ottimizzazione. Ciò può portare a una migliore convergenza e a meno collassi di modalità.

Aumento dei dati

Applica tecniche di aumento dei dati al dataset di addestramento. Ciò può includere rotazioni casuali, capovolgimenti, traslazioni e altre trasformazioni. L’aumento dei dati aiuta il GAN a generalizzare meglio e può evitare l’overfitting del set di addestramento.

Includi informazioni sulle etichette

Se il tuo dataset contiene informazioni sulle etichette (ad esempio, categorie di abbigliamento), puoi provare a condizionare il GAN sull’informazione delle etichette durante l’addestramento. Ciò significa fornire al generatore e al discriminatore informazioni aggiuntive sul tipo di abbigliamento, il che può aiutare il GAN a generare immagini di moda più specifiche per categoria.

Utilizza un discriminatore preaddestrato

L’utilizzo di un discriminatore preaddestrato può accelerare l’addestramento e stabilizzare il GAN. Puoi addestrare il discriminatore su un compito di classificazione utilizzando il dataset Fashion MNIST in modo indipendente e quindi utilizzare questo discriminatore preaddestrato come punto di partenza per l’addestramento del GAN.

Raccogli un dataset più ampio e più diversificato

I GAN spesso funzionano meglio con dataset più ampi e più diversificati. Considera di raccogliere o utilizzare un dataset più grande che contiene una maggiore varietà di stili, colori e motivi di moda. Un dataset più diversificato può portare a immagini generate più diverse e realistiche.

Esplora architetture diverse

Sperimenta con diverse architetture per il generatore e il discriminatore. Ci sono molte varianti di GAN, come DCGAN (Deep Convolutional GAN), CGAN (Conditional GAN) e StyleGAN. Ogni architettura ha i suoi punti di forza e di debolezza e provare modelli diversi può fornire preziose intuizioni su ciò che funziona meglio per il tuo compito specifico.

Utilizza il trasferimento di apprendimento

Se puoi accedere a modelli GAN preaddestrati, puoi utilizzarli come punto di partenza per il tuo GAN di moda. Il raffinamento di un GAN preaddestrato può risparmiare tempo e risorse computazionali ottenendo comunque buoni risultati.

Monitora il collasso delle modalità

Il collasso delle modalità si verifica quando il generatore produce solo alcuni tipi di immagini. Monitora i campioni generati per segni di collasso delle modalità e modifica di conseguenza il processo di addestramento se noti questo comportamento.

La costruzione e l’addestramento dei GAN è un processo iterativo e per ottenere risultati impressionanti spesso richiede sperimentazione e ottimizzazione. Continua a esplorare, imparare e adattare il tuo GAN per generare immagini di moda ancora migliori!

Questo conclude il nostro viaggio nella creazione di un GAN di immagini di moda utilizzando TensorFlow e Keras. Sentiti libero di esplorare altre applicazioni GAN, come la generazione di arte, volti o oggetti 3D. I GAN hanno rivoluzionato il campo della modellazione generativa e continuano ad essere un’area eccitante di ricerca e sviluppo nella comunità dell’IA. Buona fortuna con i tuoi futuri progetti GAN!

Conclusione

In conclusione, le reti generative avversarie (GAN) rappresentano una tecnologia all’avanguardia nell’intelligenza artificiale che ha rivoluzionato la creazione di campioni di dati sintetici. Nel corso di questa guida, abbiamo acquisito una profonda comprensione delle GAN e abbiamo costruito con successo un progetto notevole: un GAN per la generazione di immagini di moda.

Punti chiave

GAN: Le GAN sono composte da due reti neurali, il generatore e il discriminatore, che utilizzano l’addestramento avversario per creare campioni di dati realistici.
Obiettivo del progetto: Abbiamo cercato di sviluppare un GAN che genera immagini di moda simili a quelle nel dataset Fashion MNIST.
Dataset: Il dataset Fashion MNIST, con immagini in scala di grigi di articoli di moda, ha costituito la base del nostro generatore di immagini di moda.
Costruzione del GAN: Abbiamo costruito il generatore e il discriminatore utilizzando l’API sequenziale di TensorFlow, incorporando strati come Dense, Conv2D e LeakyReLU.
Ciclo di addestramento del GAN: Abbiamo utilizzato un ciclo di addestramento accuratamente progettato per ottimizzare il generatore e il discriminatore in modo iterativo.
Miglioramenti: Abbiamo esplorato diverse tecniche per migliorare le prestazioni del GAN, tra cui l’ottimizzazione degli iperparametri, la crescita progressiva, Wasserstein GAN, l’aumento dei dati e GAN condizionali.
Valutazione: Abbiamo discusso di metriche di valutazione come Inception Score e FID per valutare in modo obiettivo la qualità delle immagini di moda generate.
Perfezionamento e trasferimento di apprendimento: Sfruttando il perfezionamento del generatore e l’utilizzo di modelli preaddestrati, abbiamo cercato di ottenere una generazione di immagini di moda più varia e realistica.
Prospettive future: Ci sono infinite opportunità per ulteriori miglioramenti e ricerche sulle GAN, tra cui l’ottimizzazione degli iperparametri, la crescita progressiva, Wasserstein GAN e altro ancora.

In sintesi, questa guida completa fornisce una solida base per comprendere le GAN, le sottigliezze del loro addestramento e come possono essere applicate alla generazione di immagini di moda. Abbiamo dimostrato il potenziale di creare dati artificiali sofisticati e realistici esplorando varie tecniche e avanzamenti. Con l’evolversi delle GAN, sono pronte a trasformare diverse industrie, tra cui arte, design, assistenza sanitaria e altro ancora. Abbracciare il potere innovativo delle GAN ed esplorare le loro possibilità illimitate è un’impresa emozionante che plasmerà senza dubbio il futuro dell’intelligenza artificiale.

Domande frequenti

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