Generazione di immagini con TensorFlow: una guida pratica alla generazione di immagini e video con il deep learning

Recensioni dei lettori

Il libro è un ricettario ben organizzato incentrato sull'apprendimento profondo per la generazione di immagini, in particolare utilizzando VAE e GAN, e include esempi pratici di codice in TensorFlow. È apprezzato per l'approccio diretto e la chiarezza nella spiegazione di concetti complessi, anche se manca di profondità nelle spiegazioni matematiche e nelle tecniche di debug.

⬤ Ben scritto e organizzato
⬤ esempi pratici di codice in Jupyter Notebook
⬤ spiegazioni chiare di argomenti complessi
⬤ copre tecniche avanzate come le GAN, la generazione di volti e la sintesi video
⬤ buon equilibrio tra intuizione degli algoritmi e dettagli di implementazione
⬤ utile sia per i principianti che per i professionisti esperti.

⬤ Poca enfasi sui fondamenti matematici delle GAN
⬤ manca una discussione sul debug delle GAN
⬤ i progetti avanzati possono richiedere sistemi multi-GPU
⬤ alcune sezioni possono essere pesanti per i concetti complessi.

(basato su 6 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Hands-On Image Generation with TensorFlow: A practical guide to generating images and videos using deep learning

Contenuto del libro:

Implementare varie architetture all'avanguardia, come GAN e autoencoder, per la generazione di immagini utilizzando TensorFlow 2.x da zero.

Caratteristiche principali

⬤ Comprendere le diverse architetture per la generazione di immagini, compresi gli autoencoder e i GAN.

⬤ Costruire modelli in grado di modificare l'immagine del proprio volto, trasformare le foto in dipinti e generare immagini fotorealistiche.

⬤ Scoprire come costruire reti neurali profonde con le funzionalità avanzate di TensorFlow 2.x.

Descrizione del libro

Il campo emergente delle reti avversarie generative (GAN) ha reso possibile la generazione di immagini indistinguibili da serie di dati esistenti. Con questo libro pratico, non solo svilupperete abilità nella generazione di immagini, ma acquisirete anche una solida comprensione dei principi sottostanti.

Partendo da un'introduzione ai fondamenti della generazione di immagini con TensorFlow, questo libro tratta gli autoencoder variazionali (VAE) e le GAN. Scoprirete come costruire modelli per diverse applicazioni, come eseguire scambi di volti utilizzando deepfakes, trasferimento di stile neurale, traduzione da immagine a immagine, trasformazione di immagini semplici in immagini fotorealistiche e molto altro ancora. Capirete anche come e perché costruire reti neurali profonde all'avanguardia utilizzando tecniche avanzate come la normalizzazione spettrale e il livello di autoattenzione, prima di lavorare con modelli avanzati per la generazione e la modifica dei volti. Verrete anche introdotti al restauro fotografico, alla sintesi testo-immagine, al retargeting video e al rendering neurale. Nel corso del libro, imparerete a implementare modelli da zero in TensorFlow 2.x, tra cui PixelCNN, VAE, DCGAN, WGAN, pix2pix, CycleGAN, StyleGAN, GauGAN e BigGAN.

Alla fine di questo libro, avrete una buona conoscenza di TensorFlow e sarete in grado di implementare con sicurezza le tecnologie di generazione delle immagini.

Cosa imparerete

⬤ Addestrarsi su set di dati di volti e utilizzarli per esplorare spazi latenti per l'editing di nuovi volti.

⬤ Essere in grado di scambiare i volti con i deepfakes.

⬤  Eseguire il trasferimento di stile per convertire una foto in un dipinto.

⬤  Costruire e addestrare pix2pix, CycleGAN e BicycleGAN per la traduzione da immagine a immagine.

⬤  Utilizzare iGAN per comprendere l'interpolazione manifold e GauGAN per trasformare immagini semplici in immagini fotorealistiche.

⬤  Acquisire una buona conoscenza dei modelli generativi di attenzione come SAGAN e BigGAN.

⬤  Generare foto ad alta risoluzione con Progressive GAN e StyleGAN.

A chi è rivolto questo libro

Il libro Hands-On Image Generation with TensorFlow si rivolge a ingegneri, professionisti e ricercatori del deep learning che hanno una conoscenza di base delle reti neurali convoluzionali e desiderano apprendere varie tecniche di generazione di immagini utilizzando TensorFlow 2.x. Troverete questo libro utile anche se siete professionisti dell'elaborazione delle immagini o ingegneri di computer vision che desiderano esplorare architetture all'avanguardia per migliorare e perfezionare immagini e video. La conoscenza di Python e di TensorFlow vi aiuterà a trarre il meglio da questo libro.