昇思25天打卡营-mindspore-ML- Day19-应用实践-生成式-DCGAN生成漫画头像
学习了如何使用DCGAN模型生成动漫头像。
数据集： 本次实验使用了70,171张96*96像素的动漫头像图片作为训练数据。
算法原理： DCGAN（深度卷积对抗生成网络）是一种基于GAN（生成对抗网络）的图像生成模型。它包含两个主要部分：
- 生成器 (G): 接受一个随机噪声向量作为输入，并将其转换为一张动漫头像图片。
- 判别器 (D): 判断输入的图片是真实动漫头像还是生成器生成的假图片。
核心思想： 生成器和判别器进行对抗训练，生成器不断生成更逼真的图片来欺骗判别器，而判别器则不断学习区分真实和假图片。最终，生成器能够生成与真实图片几乎无法区分的动漫头像。
代码实现步骤：
- 数据准备与处理： 下载并解压动漫头像数据集，并进行预处理，包括调整图片大小、裁剪、归一化等。
- 网络搭建：
- 生成器： 使用卷积转置层、批归一化层和ReLU激活层将随机噪声向量转换为动漫头像图片。
- 判别器： 使用卷积层、批归一化层和LeakyReLU激活层来判断输入图片的真实性。
- 损失函数： 使用对抗损失函数来衡量生成器和判别器的性能。
- 优化器： 使用Adam优化器来更新生成器和判别器的参数。
- 模型训练： 循环训练模型，不断调整生成器和判别器的参数，直到生成器能够生成高质量的动漫头像图片。
- 结果展示： 可视化训练过程中的损失函数图像和生成的动漫头像图片，评估模型性能。
简单总结，DCGAN模型通过对抗训练的方式，能够生成高质量的动漫头像图片。
代码和相应文档：
【腾讯文档】DCGAN生成漫画头像
https://docs.qq.com/pdf/DUmlacFhIRlByZHBE?