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Projeto: GAN de Gatos Estilosos šŸ˜ŗšŸŽ©

šŸ“’ DescriĆ§Ć£o

Este projeto consiste na geraĆ§Ć£o de imagens de gatos estilosos utilizando uma Rede Neural Generativa Adversarial (GAN). A ideia Ć© criar imagens que sejam visualmente realistas e que capturem diferentes estilos de gatos com acessĆ³rios, como chapĆ©us, Ć³culos e gravatas.

šŸ¤– Tecnologias Utilizadas

  • TensorFlow: Para a implementaĆ§Ć£o da GAN
  • Python: Linguagem de programaĆ§Ć£o principal
  • Matplotlib: Para visualizaĆ§Ć£o dos resultados
  • HTML/CSS: Para a criaĆ§Ć£o de uma pĆ”gina web de visualizaĆ§Ć£o das imagens geradas

šŸ§ Processo de CriaĆ§Ć£o

  1. Coleta de dados: UtilizaĆ§Ć£o de um dataset de imagens de gatos com acessĆ³rios estilosos.
  2. PrĆ©-processamento: Redimensionamento das imagens, normalizaĆ§Ć£o dos pixels, etc.
  3. ImplementaĆ§Ć£o da GAN: DefiniĆ§Ć£o e treinamento do modelo GAN utilizando TensorFlow.
  4. AvaliaĆ§Ć£o: AvaliaĆ§Ć£o visual das imagens geradas e refinamento do modelo, se necessĆ”rio.
  5. CriaĆ§Ć£o da pĆ”gina web: Desenvolvimento de uma pĆ”gina web simples para visualizaĆ§Ć£o das imagens geradas.

šŸš€ Resultados

ApĆ³s treinar a GAN por 100 Ć©pocas, conseguimos gerar imagens de gatos estilosos com uma boa variedade de estilos e acessĆ³rios. As imagens sĆ£o visualmente realistas e capturam diferentes poses e expressƵes dos gatos. VocĆŖ pode conferir algumas das imagens geradas na pasta 'samples' deste repositĆ³rio.

šŸ’­ ReflexĆ£o (Opcional)

Criar imagens realistas utilizando uma GAN pode ser desafiador devido Ć  complexidade do processo de treinamento e Ć  necessidade de encontrar o equilĆ­brio certo entre gerar variedade e manter a qualidade. Ɖ importante experimentar diferentes arquiteturas de rede, hiperparĆ¢metros e tĆ©cnicas de treinamento para obter os melhores resultados.