Что это такое?
Это оригинальный блокнот Google Research, демонстрирующий DeepDream, метод создания сюрреалистичного «нейросетевого искусства» путём усиления узоров, которые обученная нейронная сеть находит на изображении.
Это оригинальный блокнот Google Research, демонстрирующий DeepDream, метод создания сюрреалистичного «нейросетевого искусства» путём усиления узоров, которые обученная нейронная сеть находит на изображении.Это готовая библиотека или просто пример кода?Это один блокнот IPython/Jupyter (dream.ipynb) с примером кода, а не готовая библиотека или приложение.
Это один блокнот IPython/Jupyter (dream.ipynb) с примером кода, а не готовая библиотека или приложение.Как это запустить?Можно открыть dream.ipynb прямо на GitHub, ничего не запуская, или клонировать репозиторий, установить зависимости, перечисленные внутри блокнота, и запустить его локально.
Можно открыть dream.ipynb прямо на GitHub, ничего не запуская, или клонировать репозиторий, установить зависимости, перечисленные внутри блокнота, и запустить его локально.Что нужно установить перед запуском блокнота?Сам блокнот перечисляет конкретные пакеты, которые нужно установить: среду Python/Jupyter и стек глубокого обучения, который он использует. В README они отдельно не расписаны.
Сам блокнот перечисляет конкретные пакеты, которые нужно установить: среду Python/Jupyter и стек глубокого обучения, который он использует. В README они отдельно не расписаны.Этот проект всё ещё поддерживается?Нет, репозиторий заархивирован на GitHub, так что это замороженная копия исследовательского кода DeepDream 2015 года, а не активно развивающийся проект.
Нет, репозиторий заархивирован на GitHub, так что это замороженная копия исследовательского кода DeepDream 2015 года, а не активно развивающийся проект.Можно ли делиться картинками, которые я создаю с помощью этого?Да, в README предлагается публиковать сгенерированные изображения в Google+, Facebook или Twitter с тегом #deepdream, чтобы другие исследователи могли их найти.
Да, в README предлагается публиковать сгенерированные изображения в Google+, Facebook или Twitter с тегом #deepdream, чтобы другие исследователи могли их найти.Где можно посмотреть ещё примеры изображений DeepDream?В README есть ссылка на оригинальную галерею, которая сопровождает пост в блоге Google Research, с дополнительными примерами результатов этого метода.
В README есть ссылка на оригинальную галерею, которая сопровождает пост в блоге Google Research, с дополнительными примерами результатов этого метода.What are similar projects?DeOldify, latent-diffusion, shap-e, ControlNet, style2paints, awesome-deep-vision, cs231n.github.io, PyTorch-GAN
DeOldify, latent-diffusion, shap-e, ControlNet, style2paints, awesome-deep-vision, cs231n.github.io, PyTorch-GANWhich topics is it in?generative, generative-art, neural-network, jupyter notebook, academic-research, image-generation, image-processing, artificial-intelligence, generative-ai, deprecated, computer-vision, tutorial
generative, generative-art, neural-network, jupyter notebook, academic-research, image-generation, image-processing, artificial-intelligence, generative-ai, deprecated, computer-vision, tutorial