Обучение сети для генерации изображений — как построить сеть?

Question

[Ivan Ivanoff]

Всем привет!
Пытаюсь построить сеть на библиотеке tflearn
Цель: генерация изображений на основе скормленных ей данных в процессе обучения.
Изображения: свои (набор картинок).

Как я понял из описания подобных генераторов, сеть обучается так, чтобы выходные данные соответствовали входным, а сама топология сети похожа на песочные часы- много нейронов, дальше свертки, потом самая узкая часть, нужная для последующей генерации, потом -зеркально перевернутые слои.

То есть, на вход подается картинка, сеть ее как-то ужимает в набор признаков, а потом в следующих слоях генерирует изображение. А процесс обучения сводится к тому, чтобы генерируемое изображение стало похожим на входное.
Потом от обученной сети "откусывается" половинка с входными данными, а генератор работает на данных, поступающих на самую узкую часть.

Но никак не могу построить сеть таким образом, чтобы она использовала входные данные для обучения.

Буду очень благодарен за какие-то простенькие примеры. Видел реализации для генерации цифр подобным образом, но не понял как они работают (много букв в коде).

Comments

[ivodopyanov]

А что было конкретно непонятно в примерах для цифр?

Answer 1

[Владимир Олохтонов]

Вы описали автоэнкодер, это далеко не единственная архитектура, подходящая для вашей задачи, попробуйте на GAN посмотреть.

Реализаций на гитхабе полно.