学习背景

公司准备着手AI智能设计项目,起初是小白,于是大量寻找和学习相关的AI模型和AI驯良方便的实例,于是就找到了该项目的相关内容,于是在这里做了相关的文章记录,便于后面再次复用。先熟悉基本概念,再次安装好基础程序,再去调试官方给定测试模型和代码

概念术语

学习

赫伯特·西蒙教授(Herbert Simon,1975年图灵奖获得者、1978年诺贝尔经济学奖获得者)曾对“学习”给了一个定义:“如果一个系统,能够通过执行某个过程,就此改进了它的性能,那么这个过程就是学习”。学习的核心目的,就是改善性能

机器学习

对于某类任务(Task,简称T)和某项性能评价准则(Performance,简称P),如果一个计算机程序在T上,以P作为性能的度量,随着很多经验(Experience,简称E)不断自我完善,那么我们称这个计算机程序在从经验E中学习了。

学习象限

学习象限.jpeg

深度学习

深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向,它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。

深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次,这些学习过程中获得的信息对诸如文字,图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力,能够识别文字、图像和声音等数据内容。深度学习是一个复杂的机器学习算法,在语音和图像、文字识别方面取得的效果,远远超过先前相关技术。

深度学习在搜索技术,数据挖掘,机器学习,机器翻译,自然语言处理,多媒体学习,语音,推荐和个性化技术,以及其他相关领域都取得了很多成果。深度学习使机器模仿视听和思考等人类的活动,解决了很多复杂的模式识别难题,使得人工智能相关技术取得了很大进步。

GAN

生成式对抗网络(GAN, Generative Adversarial Networks )是一种深度学习模型,是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。模型通过框架中(至少)两个模块:生成模型(Generative Model)和判别模型(Discriminative Model)的互相博弈学习产生相当好的输出。原始 GAN 理论中,并不要求 G 和 D 都是神经网络,只需要是能拟合相应生成和判别的函数即可。但实用中一般均使用深度神经网络作为 G 和 D 。一个优秀的GAN应用需要有良好的训练方法,否则可能由于神经网络模型的自由性而导致输出不理想。

更多术语内容可查看:
https://www.csdn.net/gather_23/MtTaggxsMjc2OS1ibG9n.html#_1

程序安装

基础程序

需要安装google TensorFlow基础后端程序,在此程序上运行模型,TensorFlow安装请访问:
https://www.16084a.com/index.php/net/tensorflow.html

官方Keras模型

详细安装方法请查看官网:https://keras.io/zh/#_2

官方数据集下载

下载地址:https://pan.baidu.com/s/1iyUtVpDH9257tftvFKoHvA
提取码:m3rs

官方代码下载

下载地址: https://pan.baidu.com/s/1yaiZGSgq8_UElPIpTSf_3A
提取码: ken9
Tips:下载解压后,数据集的图片放在文件夹faces下面
更多帮助,直接访问官方文档查看:https://keras.io/zh/
更多代码更新,直接访问:https://github.com/keras-team/keras

测试修改完整代码(含数据集+跑两次数据)

下载地址:https://pan.baidu.com/s/1B4UL9txH0MDU-Ic-uzroeQ
提取码:jpf4

tips:
头像数据集:datafaces
外套数据集:datacoat
代码运行后,会根据输入的命令自动创建out文件夹,对应任务就在这个文件下面。

效果预览

200次循环效果

train_00000200.png

1000次循环效果

train_00001000.png

2000次循环效果

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4000次循环效果

train_00004000.png

8000次循环效果

train_00008000.png

13600次循环效果

train_00013600.png

更多循环效果,下载完整数据后,可以查看。

项目拓展

MakeGirlsMoe是一个利用AI在线生成头像的趣味网站。
网站地址:https://make.girls.moe

角色设计
chara-design.png
chara-design-2.png

女性头像生成
female.mp4

男性头像生成
male.mp4

purple-eye-2.mp4
purple-mouth-2.mp4

最后修改:2019 年 12 月 14 日
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