{"id":19349388,"url":"https://github.com/koldim2001/generator_vae","last_synced_at":"2025-04-13T02:35:27.560Z","repository":{"id":143593798,"uuid":"616155978","full_name":"Koldim2001/Generator_VAE","owner":"Koldim2001","description":"Вариационный автоэнкодер для генерации цифр и предметов одежды","archived":false,"fork":false,"pushed_at":"2023-04-30T16:07:13.000Z","size":23486,"stargazers_count":6,"open_issues_count":0,"forks_count":0,"subscribers_count":1,"default_branch":"main","last_synced_at":"2025-03-26T20:05:23.798Z","etag":null,"topics":["generator","mnist-generation","vae-cnn","vae-pytorch"],"latest_commit_sha":null,"homepage":"","language":"Jupyter Notebook","has_issues":true,"has_wiki":null,"has_pages":null,"mirror_url":null,"source_name":null,"license":null,"status":null,"scm":"git","pull_requests_enabled":true,"icon_url":"https://github.com/Koldim2001.png","metadata":{"files":{"readme":"README.md","changelog":null,"contributing":null,"funding":null,"license":null,"code_of_conduct":null,"threat_model":null,"audit":null,"citation":null,"codeowners":null,"security":null,"support":null,"governance":null,"roadmap":null,"authors":null,"dei":null,"publiccode":null,"codemeta":null}},"created_at":"2023-03-19T19:09:49.000Z","updated_at":"2025-02-22T12:52:58.000Z","dependencies_parsed_at":null,"dependency_job_id":"21a35791-f8af-4489-a358-24a037a9627a","html_url":"https://github.com/Koldim2001/Generator_VAE","commit_stats":null,"previous_names":[],"tags_count":0,"template":false,"template_full_name":null,"repository_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/Koldim2001%2FGenerator_VAE","tags_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/Koldim2001%2FGenerator_VAE/tags","releases_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/Koldim2001%2FGenerator_VAE/releases","manifests_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/Koldim2001%2FGenerator_VAE/manifests","owner_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/owners/Koldim2001","download_url":"https://codeload.github.com/Koldim2001/Generator_VAE/tar.gz/refs/heads/main","host":{"name":"GitHub","url":"https://github.com","kind":"github","repositories_count":248657851,"owners_count":21140843,"icon_url":"https://github.com/github.png","version":null,"created_at":"2022-05-30T11:31:42.601Z","updated_at":"2022-07-04T15:15:14.044Z","host_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub","repositories_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories","repository_names_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repository_names","owners_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/owners"}},"keywords":["generator","mnist-generation","vae-cnn","vae-pytorch"],"created_at":"2024-11-10T04:26:03.877Z","updated_at":"2025-04-13T02:35:27.535Z","avatar_url":"https://github.com/Koldim2001.png","language":"Jupyter Notebook","funding_links":[],"categories":[],"sub_categories":[],"readme":"# Вариационный автоэнкодер для генерации цифр и предметов одежды\n\n__Создадим 2 различнные модели VAE и оценим качество генерации изображений объектов. Построим картинку с плавными переходами цифр и предметов одежды благодаря семплированию из латентного пространства.__\n\nМодели:\n1.   Вариационный автоэнкодер с использованием сверток ([Conv2d](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.Conv2d.html#torch.nn.Conv2d)) в энкодере (слои отвечающие за среднее и отклонение остаются полносвязными), и с развертками ([Conv2dTranspose](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.ConvTranspose2d.html#torch.nn.ConvTranspose2d)) в декодере. Размерность скрытого вектора равна двум \n\n2.  Вариационный автоэнкодер с использованием сверток (Conv2d) в энкодере (слои отвечающие за среднее и отклонение остаются полносвязными), и с развертками ([Upsample](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.Upsample.html#torch.nn.Upsample), [Conv2d](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.Conv2d.html#torch.nn.Conv2d)) в декодере. Размерность скрытого вектора равна двум. \n\nДля построения изображения постепенного перехода цифр и предметов одежды создадим сетку из N на N изображений, где по оси Х изменяется значение первого элемента **z** из получившегося латентного пространства, а по оси Y - второго элемента **z**. Построю такие сетки для каждой обученной модели\n\n\u003cp align=\"center\"\u003e Результат при обучении на датасете MNIST:\n\u003cp align=\"center\"\u003e \u003cimg align=\"center\" src=\"./digits.png\" alt=\"kolesnokov__dima\" height=\"340\" width=\"600\" /\u003e \u003c/center\u003e  \n\n\u003cp align=\"center\"\u003e Результат при обучении на датасете Fashion MNIST:\n\u003cp align=\"center\"\u003e \u003cimg align=\"center\" src=\"./fashion.png\" alt=\"kolesnokov__dima\" height=\"340\" width=\"600\" /\u003e \u003c/center\u003e  \n\n---\n \n \u003e Решение данного проекта представлено в формате jupiter notebook: \n \u003e 1) Датасет MNIST - [digits.ipynb](https://nbviewer.org/github/Koldim2001/Generator_VAE/blob/main/digits.ipynb)\n \u003e 2) Датасет Fashion MNIST - [fashion.ipynb](https://nbviewer.org/github/Koldim2001/Digit_generator_VAE/blob/main/fashion.ipynb)\n\n","project_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Fkoldim2001%2Fgenerator_vae","html_url":"https://awesome.ecosyste.ms/projects/github.com%2Fkoldim2001%2Fgenerator_vae","lists_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Fkoldim2001%2Fgenerator_vae/lists"}