https://github.com/mattya/chainer-DCGAN

Chainer implementation of Deep Convolutional Generative Adversarial Network
https://github.com/mattya/chainer-DCGAN

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Chainer implementation of Deep Convolutional Generative Adversarial Network

• Host: GitHub
• URL: https://github.com/mattya/chainer-DCGAN
• Owner: mattya
• License: mit
• Created: 2015-12-15T10:40:33.000Z (about 9 years ago)
• Default Branch: master
• Last Pushed: 2020-07-06T16:48:15.000Z (over 4 years ago)
• Last Synced: 2024-08-02T12:21:55.579Z (6 months ago)
• Language: Python
• Size: 124 MB
• Stars: 933
• Watchers: 47
• Forks: 185
• Open Issues: 7
• Metadata Files:
  • Readme: README.md
  • License: LICENSE

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• awesome-acg - chainer-DCGAN - Generate anime face with neural network. [日本語] (Image Generation)

README

        
## You can try web demo [here](http://mattya.github.io/chainer-DCGAN/) !!

# chainer-DCGAN

Chainer implementation of Deep Convolutional Generative Adversarial Network (http://arxiv.org/abs/1511.06434)

## 説明

画像を生成するニューラルネットです。


12/24のchainer advent calendarに解説を書きました。 http://qiita.com/mattya/items/e5bfe5e04b9d2f0bbd47 


このコードは現在試行錯誤の途中であり、突然の変更などの可能性が十分あります。ご了承ください。

## 使い方(暫定)

* chainer 1.5が必要

* 学習済みモデルから生成のみを行うには、visualizer.pyを使用する。GPU無くてもOK。

``` python visualizer.py ```

* 学習を行うにはDCGAN.pyを実行する。image_dir変数で指定されたディレクトリに、学習元となる画像ファイルを置く。GPUが必要で、何時間かかかる。

## サンプル

20万枚の顔イラスト画像で約3時間学習を行った結果(GTX 970使用)。



特定の画像の生成元となったベクトルzにノイズを加えると、髪型や服装などが少しずつ異なる画像を生成できる。

このことから、本モデルが過学習しているわけではない(特定の画像を暗記しているわけではない)ことが示唆される。



画像間の連続的変換。



## 参考文献

本家の実装です。モデルの相違点はleaky_reluの代わりにeluを使っているくらいです。 https://github.com/soumith/dcgan.torch