Generieren von Bildern aus Dataset von Bildern mit einem neuronalen Netzwerk

Question

Ich bin nicht auf der Suche nach einem Stück Code als eine Lösung, nur der Name des Modells, das ich implementieren müsste oder einige Links wäre nett.

Mein Problem ist, dass ich ein Dataset habe, das ich aus ein paar hundert 128x128 Bildern (abstrakte Bilder) gemacht habe - ich möchte einfach mehr Bilder ähnlich wie diese Bilder mit einem neuronalen Netzwerk erzeugen (vorzugsweise keine Eingabe für die Netzwerk, außer vielleicht zufällige Werte?), aber es ist unklar, wie ich das machen würde.

Eine Lösung, über die ich noch nicht nachgedacht habe, ist ein LSTM-Neuralnetzwerk, das die Bilder in 1D-Arrays von Pixelwerten verwandelt und die Arrays dem Netzwerk zuführt (LSTM-Netzwerke sind wirklich gut zu lernen) Sequenzen) - aber wenn ich mit größeren Bildern arbeiten möchte, ist das vielleicht nicht sehr praktisch.

Alle Informationen werden sehr geschätzt. Vielen Dank!

Answer 1

GANs (generative adversarial Netzwerke) wäre in diesem Fall angemessen. GANs beruhen auf zwei getrennten neuronalen Netzen und können, wenn sie richtig trainiert werden, verwendet werden, um neue Bilder zu erzeugen (ein Prozess, der als halluzinierend bekannt ist), der einer Sammlung bekannter Bilder ähnlich ist.

Es gibt viele Beispiele für die Verwendung von GANs, um new images of numbers aus dem kanonischen mnist-Dataset zu generieren. Natürlich können Sie Mnist durch Ihre abstrakten Gemälde ersetzen.