Generación práctica de imágenes con TensorFlow: Guía práctica para generar imágenes y vídeos mediante aprendizaje profundo

Opiniones de los lectores

El libro es un recetario bien organizado centrado en el aprendizaje profundo para la generación de imágenes, en particular utilizando VAEs y GANs, e incluye ejemplos prácticos de código en TensorFlow. Es apreciado por su enfoque directo y claridad en la explicación de conceptos complejos, aunque le falta profundidad en las explicaciones matemáticas y técnicas de depuración.

⬤ Bien escrito y organizado
⬤ ejemplos prácticos de código en Jupyter Notebooks
⬤ explicaciones claras de temas complejos
⬤ cubre técnicas avanzadas como GANs, generación de caras y síntesis de vídeo
⬤ buen equilibrio entre intuición de algoritmos y detalles de implementación
⬤ útil tanto para principiantes como para profesionales experimentados.

⬤ Poco énfasis en los fundamentos matemáticos de GANs
⬤ falta discusión sobre depuración de GANs
⬤ los proyectos avanzados pueden requerir sistemas multi-GPU
⬤ algunas secciones pueden ser pesadas en conceptos complejos.

(basado en 6 opiniones de lectores)

Título original:

Hands-On Image Generation with TensorFlow: A practical guide to generating images and videos using deep learning

Contenido del libro:

Implementar varias arquitecturas de última generación, como GANs y autoencoders, para la generación de imágenes utilizando TensorFlow 2. x desde cero.

Características principales

⬤ Entender las diferentes arquitecturas para la generación de imágenes, incluyendo autoencoders y GANs.

⬤ Construir modelos que pueden editar una imagen de su cara, convertir fotos en pinturas, y generar imágenes fotorrealistas.

⬤ Descubra cómo puede construir redes neuronales profundas con características avanzadas de TensorFlow 2. x.

Descripción del libro

El campo emergente de las Redes Generativas Adversariales (GANs) ha hecho posible generar imágenes indistinguibles a partir de conjuntos de datos existentes. Con este libro práctico, no sólo desarrollará habilidades de generación de imágenes, sino que también obtendrá una sólida comprensión de los principios subyacentes.

Comenzando con una introducción a los fundamentos de la generación de imágenes mediante TensorFlow, este libro abarca los autocodificadores variacionales (VAE) y los GAN. Descubrirá cómo construir modelos para diferentes aplicaciones a medida que se familiariza con la realización de intercambios de caras utilizando deepfakes, transferencia de estilo neuronal, traducción de imagen a imagen, conversión de imágenes simples en imágenes fotorrealistas y mucho más. También entenderá cómo y por qué construir redes neuronales profundas de última generación utilizando técnicas avanzadas como la normalización espectral y la capa de autoatención antes de trabajar con modelos avanzados para la generación y edición de rostros. También se le introducirá en la restauración de fotografías, la síntesis de texto a imagen, el retargeting de vídeo y el renderizado neuronal. A lo largo del libro, aprenderá a implementar modelos desde cero en TensorFlow 2.x, incluyendo PixelCNN, VAE, DCGAN, WGAN, pix2pix, CycleGAN, StyleGAN, GauGAN y BigGAN.

Al final de este libro, usted estará bien versado en TensorFlow y será capaz de implementar tecnologías generativas de imágenes con confianza.

Lo que aprenderá

⬤  Entrene en conjuntos de datos de caras y utilícelos para explorar espacios latentes para editar nuevas caras.

⬤  Llegar a enfrentarse con el intercambio de caras con deepfakes.

⬤  Realizar transferencia de estilo para convertir una foto en una pintura.

⬤  Construir y entrenar pix2pix, CycleGAN y BicycleGAN para la traducción de imagen a imagen.

⬤  Utilice iGAN para comprender la interpolación múltiple y GauGAN para convertir imágenes simples en imágenes fotorrealistas.

⬤  Conozca bien los modelos generativos de atención como SAGAN y BigGAN.

⬤  Generar fotos de alta resolución con Progressive GAN y StyleGAN.

A quién va dirigido este libro

El libro Hands-On Image Generation with TensorFlow es para ingenieros de aprendizaje profundo, profesionales e investigadores que tienen conocimientos básicos de redes neuronales convolucionales y desean aprender varias técnicas de generación de imágenes utilizando TensorFlow 2. x. También encontrará este libro útil si es un profesional de procesamiento de imágenes o un ingeniero de visión por computadora que busca explorar arquitecturas de vanguardia para mejorar y mejorar imágenes y videos. El conocimiento de Python y TensorFlow le ayudará a obtener lo mejor de este libro.