Inversión de GAN en imágenes personalizadas | Google Colab

Contenido

• Introducción
• Paso 1: Configuración de la imagen personalizada
• Paso 2: Preparación de la colaboración de Google
• Paso 3: Cargar la imagen personalizada
• Paso 4: Ejecutar el proceso de inversión de GAN
• Paso 5: Descargar los archivos necesarios
• Paso 6: Convertir el modelo PT en modelo PKL
• Paso 7: Cargar los archivos en Google Drive
• Paso 8: Clonar el repositorio
• Paso 9: Instalar las dependencias
• Paso 10: Realizar los cambios en el código
• Paso 11: Ejecutar el último código
• Conclusión

Introducción

En este artículo, aprenderemos cómo realizar la inversión de GAN en imágenes personalizadas utilizando Python y Google Colab. La inversión de GAN es un proceso que nos permite generar imágenes similares a una imagen de entrada utilizando un modelo pre-entrenado de GAN. Este proceso puede ser útil en diversas aplicaciones, como la creación de imágenes realistas a partir de bosquejos o imágenes de referencia. Seguiremos un enfoque paso a paso para asegurarnos de entender todos los detalles y lograr los resultados deseados.

Paso 1: Configuración de la imagen personalizada

El primer paso consiste en elegir la imagen personalizada que queremos utilizar para realizar la inversión de GAN. Para este ejemplo, vamos a utilizar una imagen de una actriz llamada Sonam. Selecciona la imagen que deseas utilizar y guárdala en tu computadora.

Paso 2: Preparación de la colaboración de Google

A continuación, vamos a configurar nuestro entorno de trabajo en Google Colab. Accede a la colaboración de Google proporcionada en el enlace que se encuentra en la descripción. Asegúrate de tener una cuenta de Google y haz clic en el botón "Conectar". Luego, cambia el tipo de entorno de ejecución a "GPU" y guarda los cambios.

Paso 3: Cargar la imagen personalizada

Una vez que estemos en la colaboración de Google, vamos a cargar nuestra imagen personalizada. En la sección del código, ubica la celda que dice "Cargar imagen original" y haz clic en el botón de reproducción para ejecutarla. A continuación, selecciona la imagen de tu computadora y súbela. La imagen se guardará en la carpeta "image_original" en Google Drive.

Paso 4: Ejecutar el proceso de inversión de GAN

Ahora vamos a ejecutar el proceso de inversión de GAN utilizando el código provisto. Asegúrate de ejecutar las celdas en orden, siguiendo las instrucciones en cada una de ellas. Este proceso puede llevar varios minutos, así que ten paciencia y espera a que termine.

Paso 5: Descargar los archivos necesarios

Una vez finalizado el proceso de inversión de GAN, obtendremos el modelo generado como resultado. Para descargar este modelo, ve a la carpeta "stylegan2_custom_512.pt" en Google Drive y descárgalo en tu computadora. También necesitaremos el archivo "embedding_image.pt" para futuros usos, así que asegúrate de descargarlo también.

Paso 6: Convertir el modelo PT en modelo PKL

Ahora vamos a convertir el archivo del modelo PT descargado en un archivo de modelo PKL. Este paso es necesario para poder utilizar el modelo en otras aplicaciones. Para hacer esto, vamos a utilizar un código proporcionado en el repositorio oficial de PTI. Haz clic en el enlace proporcionado en la descripción para acceder al código. Sigue las instrucciones dentro del código y ejecútalo en tu entorno local. Esto convertirá el modelo PT en un archivo PKL.

Paso 7: Cargar los archivos en Google Drive

Una vez que hayamos convertido el archivo del modelo PT en un archivo PKL, vamos a cargar ambos archivos en Google Drive. Para hacer esto, crea una carpeta nueva en tu Google Drive llamada "drag_again". Luego, arrastra y suelta los archivos descargados anteriormente ("stylegan2_custom_512.pt" y "embedding_image.pt") dentro de la carpeta recién creada.

Paso 8: Clonar el repositorio

A continuación, vamos a clonar el repositorio necesario para ejecutar el código de visualización en Google Colab. Ejecuta las celdas correspondientes en el siguiente orden: "Clonar repositorio" y "Montar Google Drive". Esto nos permitirá acceder a los archivos cargados en el paso anterior.

Paso 9: Instalar las dependencias

Antes de ejecutar el código final, necesitamos instalar las dependencias necesarias. Ejecuta la celda "Instalar dependencias" para instalar las bibliotecas requeridas. Esto garantizará que el código se ejecute correctamente sin ningún problema.

Paso 10: Realizar los cambios en el código

Ahora vamos a realizar algunos cambios en el código para asegurarnos de que esté configurado correctamente para nuestra imagen personalizada. Abre el archivo "visualizer_drag_gradu.py" y realiza los siguientes cambios:

• En la línea 159, cambia el nombre del modelo al nombre del archivo PKL que subiste a Google Drive.
• En la línea 56, dentro de la función "init_images", carga el archivo W_pivot que subiste a Google Drive.

Paso 11: Ejecutar el último código

Finalmente, ejecuta la última celda de código, "visualizer_drag_gradu.py". Este código realizará el proceso final de visualización y generará una URL pública donde podrás ver tu imagen personalizada invertida. Haz clic en el enlace proporcionado y podrás visualizar y descargar tu imagen personalizada.

Conclusión

En este artículo, hemos explorado el proceso de inversión de GAN en imágenes personalizadas utilizando Python y Google Colab. Hemos seguido un enfoque paso a paso para asegurarnos de que todos los detalles estén cubiertos. Ahora tienes los conocimientos necesarios para aplicar la inversión de GAN en tus propias imágenes personalizadas. ¡Diviértete explorando este fascinante campo de la inteligencia artificial!

Highlights:

• Aprendiendo a utilizar la inversión de GAN en imágenes personalizadas
• Paso a paso para configurar y ejecutar el proceso en Google Colab
• Descarga de los archivos generados y configuración de los parámetros
• Conversión del modelo PT en modelo PKL
• Visualización y descarga de la imagen personalizada invertida

FAQ:

Q: ¿Cuál es el objetivo de la inversión de GAN? A: La inversión de GAN nos permite generar imágenes similares a una imagen de entrada utilizando un modelo pre-entrenado de GAN.

Q: ¿Qué puedo hacer con la inversión de GAN en imágenes personalizadas? A: La inversión de GAN puede tener diversas aplicaciones, como la creación de imágenes realistas a partir de bosquejos o imágenes de referencia.

Q: ¿Es necesario tener conocimientos de programación para realizar la inversión de GAN en imágenes personalizadas? A: Sí, se requieren conocimientos básicos de programación en Python.

Q: ¿Dónde puedo encontrar el código completo utilizado en este artículo? A: Puedes encontrar el código completo en el repositorio oficial de PTI.

Recursos:

• Repositorio oficial de PTI: enlace
• Código utilizado para la conversión del modelo PT a modelo PKL: enlace