Нейронные сети в искусстве (проект) — различия между версиями
(→Какие начальные требования?) |
|||
| (не показаны 3 промежуточные версии 2 участников) | |||
| Строка 40: | Строка 40: | ||
=== Какие будут использоваться технологии? === | === Какие будут использоваться технологии? === | ||
| − | * Пока что я заказал виртуалку у Яндекса, которую можно превратить в хостинг, но, вполне вероятно, нам понадобится какой-нибудь облачный сервис, который умеет обсчитывать на видеокартах, например Amazon Web Services | + | * Пока что я заказал виртуалку у Яндекса, которую можно превратить в хостинг, но, вполне вероятно, нам понадобится какой-нибудь облачный сервис, который умеет обсчитывать на видеокартах, например Amazon Web Services.<br /> |
| + | |||
| + | * API Яндекс.Диска | ||
* Шаблон сайта возьмем, например, с wix.com<br /> | * Шаблон сайта возьмем, например, с wix.com<br /> | ||
| − | |||
| − | |||
* Познакомимся с PIL - пакетом для обработки изображений на Python. | * Познакомимся с PIL - пакетом для обработки изображений на Python. | ||
| + | |||
| + | * Познакомимся с http-сервером на Python. | ||
| + | |||
| + | * Возможно, потребуется поднять Nginx.<br /> | ||
=== Темы вводных занятий === | === Темы вводных занятий === | ||
| Строка 59: | Строка 63: | ||
=== Критерии оценки === | === Критерии оценки === | ||
| − | 4-5: | + | 4-5: На бэкэнде нужно реализовать очередь, которая будет скачивать из определенной папки Яндекс.Диска фотки, обрабатывать и загружать в соседнюю папку <br /> |
| − | 6-7: | + | 6-7: Cайт с формой загрузки, оценкой веремени, отображением промежуточного результата и возможностью отменить рассчет, не дожидаясь окончания.<br /> |
8-10: Качественное улучшение алгоритма, предобсчет миниатюры, обсчет на видеокартах (реализация уже есть), форма оплаты, возможность обсчета больших изображений, возможность обрабатывать видео, пред- и пост-обработка. | 8-10: Качественное улучшение алгоритма, предобсчет миниатюры, обсчет на видеокартах (реализация уже есть), форма оплаты, возможность обсчета больших изображений, возможность обрабатывать видео, пред- и пост-обработка. | ||
Текущая версия на 16:13, 28 июля 2017
| Ментор | Слинько Игорь |
| Учебный семестр | Весна 2016 |
| Учебный курс | 1-й курс |
| Проект можно развивать на летней практике | |
| Максимальное количество студентов, выбравших проект: 10 | |
Что это за проект?
Улучшенный клон http://deepart.io/latest/
Этой осенью Gatys, Ecker и Bethge опубликовали статью, в которой описано, как обучить нейронную сеть рисовать картины. Статью можно почитать здесь: http://arxiv.org/pdf/1508.06576v2.pdf
Сейчас на гитхабе пара десятков репозиториев, которые реализуют этот алгоритм: https://github.com/search?utf8=✓&q=neural-style . Функциональность довольно простая: берем картину как стиль, берем фотку с котиком, ждем пару часов - и вот у нас уже получися котик, нарисованный Ван Гогом. Недавно появилось первое видео, нарисованное нейронными сетями: https://www.youtube.com/watch?v=0uCdJKVjPmQ . Пока еще не создали Марио "со вкусом" Эдварда Мунка. Сфера новая и понятно, что она будет развиваться. Уже скоро мы будем иметь в фотошопе соответствующие "фильтры", кинематограф будет обрабатывать свои картины новыми инструментами, художники начнут создавать картины больше задавая стиль, а детали оставляя компьютеру.
Хочется сделать сервис, который позволял бы удобно создавать такие картины/видео
Чему вы научитесь?
Познакомимся с нейросетями и с конкретной релизацией. Напишем бэкэнд на Python (без сложных фреймворков типа Jango). Напишем "ручки" на JavaScript и доверстаем (скорее всего уже готовый) шаблон
Какие начальные требования?
Из предыдущего пункта понятно, что есть несколько перпендикулярных задач. Будет здорово, если вы знакомы с:
- нейронными сетями;
- Python (numpy, scipy, deeppy, PIL);
- JS;
- CSS;
- HTML;
- Photoshop.
Какие будут использоваться технологии?
- Пока что я заказал виртуалку у Яндекса, которую можно превратить в хостинг, но, вполне вероятно, нам понадобится какой-нибудь облачный сервис, который умеет обсчитывать на видеокартах, например Amazon Web Services.
- API Яндекс.Диска
- Шаблон сайта возьмем, например, с wix.com
- Познакомимся с PIL - пакетом для обработки изображений на Python.
- Познакомимся с http-сервером на Python.
- Возможно, потребуется поднять Nginx.
Темы вводных занятий
Покажу, что получилось сделать на сегодняшний момент у меня и что получилось сделать у других. Расскажу о проблемах, которые ожидают на пути.
Направления развития
- Можно добавить функцию оплаты на сайте.
- Можно попробовать сделать видео и запилить такую функцию.
- Можно попробовать делать большие и качественные изображения.
Критерии оценки
4-5: На бэкэнде нужно реализовать очередь, которая будет скачивать из определенной папки Яндекс.Диска фотки, обрабатывать и загружать в соседнюю папку
6-7: Cайт с формой загрузки, оценкой веремени, отображением промежуточного результата и возможностью отменить рассчет, не дожидаясь окончания.
8-10: Качественное улучшение алгоритма, предобсчет миниатюры, обсчет на видеокартах (реализация уже есть), форма оплаты, возможность обсчета больших изображений, возможность обрабатывать видео, пред- и пост-обработка.
Ориентировочное расписание занятий
Уточняется
