人工智能
宇宙的爱和关注
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冰金字塔
树林里一座孤独的房子
山里的婚姻
雾蒙蒙的墓地树上挂着灯笼
生动的梦
城市废墟上空的气球
孤独的天文学家之死——莫拉奇
与自己永恒对话的悲惨亲密- by moirage
恶魔之火- 由WiseNat
赖恩·默多克做了一遍,结合OpenAI的CLIP并从发电机BigGAN!这个存储库包含了他的工作,因此任何拥有 GPU 的人都可以轻松访问它。
你将能够通过终端中的单行命令使用自然语言让 GAN 想象图像。
$ pip install big-sleep
$ dream "a pyramid made of ice"
图像将保存到调用命令的任何位置
你可以在代码中调用它
from big_sleep import Imagine
dream = Imagine(
text = "fire in the sky",
lr = 5e-2,
save_every = 25,
save_progress = True
)
dream()
你现在可以使用分隔符“|”训练多个短语
在这个例子中,我们训练三个短语:
an armchair in the form of pikachu
an armchair imitating pikachu
abstract
from big_sleep import Imagine
dream = Imagine(
text = "an armchair in the form of pikachu|an armchair imitating pikachu|abstract",
lr = 5e-2,
save_every = 25,
save_progress = True
)
dream()
在这个例子中,我们训练之前的三个短语,
并 惩罚以下短语:
blur
zoom
from big_sleep import Imagine
dream = Imagine(
text = "an armchair in the form of pikachu|an armchair imitating pikachu|abstract",
text_min = "blur|zoom",
)
dream()
你还可以使用
.set_text(<str>)命令设置新文本
dream.set_text("a quiet pond underneath the midnight moon")
并用
.reset()
dream.reset()
要在训练期间保存图像的进展,你只需提供
--save-progress标志
$ dream "a bowl of apples next to the fireplace" --save-progress --save-every 100
由于 GAN 的类条件特性,Big Sleep 经常将流形转向噪音。你可以使用标志将得分最高的图像(每个 CLIP 评论家)保存到
{filepath}.best.png你的文件夹中。
$ dream "a room with a view of the ocean" --save-best
你可以使用以下
--max-classes标志设置你希望限制 Big Sleep 用于 Big GAN 的类数(例如 15 个类)。这可能会导致训练期间的额外稳定性,但代价是失去表达能力。
$ dream 'a single flower in a withered field' --max-classes 15
Deep Daze - CLIP 和深度 SIREN 网络
@misc{unpublished2021clip,
title = {CLIP: Connecting Text and Images},
author = {Alec Radford, Ilya Sutskever, Jong Wook Kim, Gretchen Krueger, Sandhini Agarwal},
year = {2021}
}
@misc{brock2019large,
title = {Large Scale GAN Training for High Fidelity Natural Image Synthesis},
author = {Andrew Brock and Jeff Donahue and Karen Simonyan},
year = {2019},
eprint = {1809.11096},
archivePrefix = {arXiv},
primaryClass = {cs.LG}
}