Читать книгу 120 практических задач онлайн

В конечном итоге, обученная GAN может генерировать новые, ранее невиданные изображения ландшафтов, которые визуально могут быть неотличимы от реальных фотографий. Эти изображения могут быть использованы в различных приложениях, от компьютерных игр и виртуальной реальности до фильмов и дизайна.

Создание нейронной сети для генерации реалистичных ландшафтов с использованием генеративно-состязательной сети (GAN) включает несколько этапов. Рассмотрим план:

1. Подготовка данных

2. Построение модели GAN

3. Обучение модели

4. Генерация изображений

1. Подготовка данных

Для начала нужно собрать и подготовить набор данных с изображениями ландшафтов. Используем набор данных, например, с сайта Kaggle, или загружаем собственные изображения.

```python

import os

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

from PIL import Image

from sklearn.model_selection import train_test_split

# Пусть 'landscapes' – это директория с изображениями

image_dir = 'path_to_landscape_images'

image_size = (128, 128) # Размер изображения для нейронной сети

def load_images(image_dir, image_size):

images = []

for filename in os.listdir(image_dir):

if filename.endswith(".jpg") or filename.endswith(".png"):

img_path = os.path.join(image_dir, filename)

img = Image.open(img_path).resize(image_size)

img = np.array(img)

images.append(img)

return np.array(images)

images = load_images(image_dir, image_size)

images = (images – 127.5) / 127.5 # Нормализация изображений в диапазон [-1, 1]

train_images, test_images = train_test_split(images, test_size=0.2)

```

2. Построение модели GAN

Генеративно-состязательная сеть состоит из двух частей: генератора и дискриминатора.

```python

import tensorflow as tf

from tensorflow.keras import layers

# Генератор

def build_generator():

model = tf.keras.Sequential()

model.add(layers.Dense(256, activation='relu', input_shape=(100,)))

model.add(layers.BatchNormalization())

model.add(layers.Dense(512, activation='relu'))

model.add(layers.BatchNormalization())

model.add(layers.Dense(1024, activation='relu'))