/photo2levitan

Deep Learning School final project

Primary LanguagePython

Генерация изображений

Deep Learning School. Итоговый проект

Задача

В качестве задачи выбрано преобразование между картинами Исаака Левитана и фотографиями. Для решения задачи используется архитектура CycleGAN. Картины Левитана получены с wikiart.org, из них отобрано 369 пейзажей, изображения доступны по ссылке. Второй набор изображений - фотографии - взят из датасета monet2photo.

CycleGAN реализован согласно описаниям в оригинальной статье и обучен по рекомендациям оттуда же. Подробности обучения доступны в ipynb в соответствующей директории. Итоговые модели (а также неудачные варианты задач) доступны по ссылке.

Результаты

Результаты, полученные в процессе обучения (верхний ряд - реальные изображения, нижний - результат генерации):

Результаты преобразования различных фотографий в картины:

Генерация

Генерация изображений доступна в двух местах:

  • Веб-приложение - https://iktovr.github.io/photo2levitan/ - генерирует изображения размера 256x256 (генерация происходит на стороне клиента)
  • Телеграм бот - @photo2levitan_bot - поддерживает изображения любого размера, но приводит их к размеру 512 по меньшей стороне

Подробности реализации приведены в соответствующих ветках