Avis des lecteurs
Résumé:Ce livre est un livre de recettes bien organisé, axé sur l'apprentissage profond pour la génération d'images, en particulier à l'aide de VAE et de GAN, et comprend des exemples de code pratiques dans TensorFlow. Il est apprécié pour son approche directe et sa clarté dans l'explication de concepts complexes, bien qu'il manque de profondeur dans les explications mathématiques et les techniques de débogage.
Avantages:⬤ Bien écrit et organisé
⬤ exemples de code pratiques dans les Jupyter Notebooks
⬤ explications claires de sujets complexes
⬤ couvre des techniques avancées comme les GAN, la génération de visages et la synthèse vidéo
⬤ bon équilibre entre l'intuition des algorithmes et les détails de l'implémentation
⬤ utile pour les débutants comme pour les praticiens expérimentés.
⬤ Peu d'emphase sur les fondements mathématiques des GANs
⬤ manque de discussion sur le débogage des GANs
⬤ les projets avancés peuvent nécessiter des systèmes multi-GPU
⬤ certaines sections peuvent être lourdes sur des concepts complexes.
(basé sur 6 avis de lecteurs)
Titre original :
Hands-On Image Generation with TensorFlow: A practical guide to generating images and videos using deep learning
Contenu du livre :
Implémenter diverses architectures de pointe, telles que les GAN et les autoencodeurs, pour la génération d'images en utilisant TensorFlow 2. x à partir de zéro.
Caractéristiques principales
⬤ Comprendre les différentes architectures pour la génération d'images, y compris les autoencodeurs et les GAN.
⬤ Construisez des modèles capables de modifier une image de votre visage, de transformer des photos en peintures et de générer des images photoréalistes.
⬤ Découvrez comment construire des réseaux neuronaux profonds avec les fonctionnalités avancées de TensorFlow 2.x.
Description du livre
Le domaine émergent des réseaux adversoriels génératifs (GAN) a permis de générer des images indiscernables à partir d'ensembles de données existants. Ce livre pratique vous permettra non seulement de développer des compétences en matière de génération d'images, mais aussi d'acquérir une solide compréhension des principes sous-jacents.
Commençant par une introduction aux principes fondamentaux de la génération d'images à l'aide de TensorFlow, ce livre couvre les autoencodeurs variationnels (VAE) et les GAN. Vous découvrirez comment construire des modèles pour différentes applications en vous familiarisant avec l'échange de visages à l'aide de deepfakes, le transfert de style neuronal, la traduction d'image à image, la transformation d'images simples en images photoréalistes, et bien d'autres choses encore. Vous comprendrez également comment et pourquoi construire des réseaux neuronaux profonds de pointe à l'aide de techniques avancées telles que la normalisation spectrale et la couche d'auto-attention avant de travailler avec des modèles avancés pour la génération et l'édition de visages. Vous serez également initié à la restauration de photos, à la synthèse texte-image, au reciblage vidéo et au rendu neuronal. Tout au long du livre, vous apprendrez à implémenter des modèles à partir de zéro dans TensorFlow 2.x, y compris PixelCNN, VAE, DCGAN, WGAN, pix2pix, CycleGAN, StyleGAN, GauGAN et BigGAN.
À la fin de ce livre, vous serez bien versé dans TensorFlow et serez en mesure d'implémenter des technologies de génération d'images en toute confiance.
Ce que vous apprendrez
⬤ S'entraîner sur des ensembles de données de visages et les utiliser pour explorer les espaces latents afin d'éditer de nouveaux visages.
⬤ Se familiariser avec l'échange de visages avec les deepfakes.
⬤ Effectuer un transfert de style pour convertir une photo en peinture.
⬤ Construire et entraîner pix2pix, CycleGAN, et BicycleGAN pour la traduction d'image à image.
⬤ Utiliser iGAN pour comprendre l'interpolation manifold et GauGAN pour transformer des images simples en images photoréalistes.
⬤ Maîtriser les modèles génératifs d'attention tels que SAGAN et BigGAN.
⬤ Générer des photos haute résolution avec Progressive GAN et StyleGAN.
A qui s'adresse ce livre ?
Le livre Hands-On Image Generation with TensorFlow s'adresse aux ingénieurs en apprentissage profond, aux praticiens et aux chercheurs qui ont des connaissances de base sur les réseaux neuronaux convolutifs et qui souhaitent apprendre diverses techniques de génération d'images à l'aide de TensorFlow 2. x. Vous trouverez également ce livre utile si vous êtes un professionnel du traitement d'images ou un ingénieur en vision par ordinateur qui cherche à explorer des architectures de pointe pour améliorer et rehausser les images et les vidéos. La connaissance de Python et de TensorFlow vous aidera à tirer le meilleur parti de ce livre.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9781838826789 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Reliure : | Broché |
Achat:
Actuellement disponible, en stock.
