Project V: Génération d'Images avec the Variational Auto-Encoder
Étapes du Projet :
- Collecte des Données : Télécharger et préparer le jeu de données CelebA Faces, en veillant à disposer d’une collection d’images de visages de célébrités pour entraîner le modèle VAE.
- Prétraitement des Données : Redimensionner les images si nécessaire, normaliser les valeurs de pixels et diviser les données en ensembles d’entraînement et de test.
- Création de l’Architecture du VAE : Définir l’architecture de l’Autoencodeur Variationnel, comprenant les composants de l’encodeur et du décodeur. L’encodeur comprime les images d’entrée en représentations latentes, tandis que le décodeur génère de nouvelles images à partir de ces représentations.
- Définition de la Fonction de Perte : Établir une fonction de perte personnalisée pour le VAE, incorporant à la fois la perte de reconstruction et la divergence de Kullback-Leibler (KL). La perte de reconstruction mesure la précision de la génération d’images, tandis que la perte KL encourage les représentations latentes à suivre une distribution normale.
- Entraînement du VAE : Entraîner le modèle VAE sur l’ensemble de données d’entraînement CelebA Faces. Surveiller la perte pendant l’entraînement et ajuster les hyperparamètres si nécessaire.
- Génération d’Images : Une fois que le modèle VAE est entraîné, l’utiliser pour générer de nouvelles images de visages de célébrités. Échantillonner des points de l’espace latent pour produire différents visages.
- Évaluation : Évaluer la qualité des images générées en utilisant des mesures telles que l’indice de similarité structurelle (SSIM) ou des évaluations visuelles.
- Affichage des Résultats : Afficher les visages de célébrités générés par le modèle. Créer une grille d’images pour visualiser les résultats.
- Optimisation et Itérations : Itérer sur l’entraînement, l’architecture et les hyperparamètres pour améliorer la qualité des images générées.
- Jeu de Données CelebA Faces : Le jeu de données CelebA Faces est renommé pour la reconnaissance faciale et les tâches de génération d’images de célébrités. Il comprend une vaste collection d’images de visages de célébrités haute résolution provenant de diverses sources, ce qui en fait une ressource précieuse pour la génération d’images diverses. Les principales caractéristiques du jeu de données CelebA Faces incluent sa taille étendue, ses caractéristiques faciales diversifiées, les annotations accompagnant chaque image et les images étant généralement haute résolution et au format JPG.
