facebookresearch_pytorch-gan-zoo_dcgan.md

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hub_detail	hub-background	hub	DCGAN on FashionGen	64x64 이미지 생성을 위한 기본 이미지 생성 모델	researchers	dcgan_fashionGen.jpg	FAIR HDGAN	vision generative	https://github.com/facebookresearch/pytorch_GAN_zoo/blob/master/models/DCGAN.py	facebookresearch/pytorch_GAN_zoo	dcgan_fashionGen.jpg	no-image	cuda-optional	https://huggingface.co/spaces/pytorch/DCGAN_on_fashiongen	10

import torch
use_gpu = True if torch.cuda.is_available() else False

model = torch.hub.load('facebookresearch/pytorch_GAN_zoo:hub', 'DCGAN', pretrained=True, useGPU=use_gpu)

모델에 입력하는 잡음(noise) 벡터의 크기는 (N, 120) 이며 여기서 N은 생성하고자 하는 이미지의 개수입니다. 데이터 생성은 .buildNoiseData 함수를 사용하여 데이터를 생성할 수 있습니다. 모델의 .test 함수를 사용하면 잡음 벡터를 입력받아 이미지를 생성합니다.

num_images = 64
noise, _ = model.buildNoiseData(num_images)
with torch.no_grad():
    generated_images = model.test(noise)

# torchvision 과 matplotlib 를 사용하여 생성된 이미지들을 시각화합니다.
import matplotlib.pyplot as plt
import torchvision
plt.imshow(torchvision.utils.make_grid(generated_images).permute(1, 2, 0).cpu().numpy())
# plt.show()

왼쪽에 있는 이미지와 유사하다는것을 볼 수 있습니다.

만약 자기만의 DCGAN과 다른 GAN을 처음부터 학습시키고 싶다면, PyTorch GAN Zoo 를 참고하시기 바랍니다.

모델 설명

컴퓨터 비전 분야에서 생성 모델은 주어진 입력에 대한 이미지를 생성하도록 훈련된 네트워크(networks)입니다. 본 예제에서는 무작위 벡터와 실제 이미지 생성 간의 연결하는 방법을 배우는 GANs (Generative Adversarial Networks) 으로 특정 종류의 생성 네트워크를 살펴봅니다.

DCGAN은 2015년 Radford 등이 설계한 모델 구조입니다. 상세한 내용은 Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks 논문에서 확인할 수 있습니다. 모델은 GAN 구조이며 저해상도 이미지 (최대 64x64) 생성에 매우 간편하고 효율적입니다.

요구 사항

• 현재는 오직 Python 3 에서만 지원됩니다.

참고문헌

• Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks