Создание лица человека при помощи онлайн-сервисов

Генератор человеческих лиц

Генерация людских обликов решает многие вопросы, связанные с поиском фотографий реального человека. Они работают таким образом, что не оставляют сомнений насчет подлинности изображения. Вы можете убедиться в этом сами.

Генератор человеческих лиц онлайн

Следующий сервис Ydalenka.ru. В нем можно получить сразу много результатов.

1. Находим в нижней части параметры настройки;

2. Выберите количество показываемых картинок на странице;
3. Нажмите на кнопку Генерировать.

Чтобы скачать полученную картинку, нажмите по ней правую кнопку мыши. Затем выберите пункт Сохранить изображение.

Сохранить картинку на ПК

Признаки расстройства

Главным признаком BDD является недовольство своей внешностью. Под раздачу попадают любые части тела. Чаще всего это кожа, лицо, пропорции тела и лишний вес, волосы, ноги, живот. Больные находят у себя вымышленный недостаток или утрируют особенности тела: маленькая грудь, горбатый, огромный нос, кривой рот, лупоглазость. 

Банальный пример: девушка с объективно хорошей фигурой считает себя «жирной коровой», безобразной, бесформенной.

Самокритичность – довольно неплохая вещь, зависть – естественная и неотъемлемая у любой личности. У дисморфофобов критичность по отношению к себе развита чрезмерно, выходя за грани дозволенного. Они просто считают себя уродами, не имеющими права на полноценную жизнь, сравнивают себя с другими людьми или публичными личностями, жалуясь и сокрушаясь, почему не могут иметь такую же «нормальную» внешность.

Вымышленный дефект овладевает жизнью больного. Он постоянно думает, как скрыть его от окружающих. Например, «полноту» маскирует балахонной одеждой, родинки на шее прикрывает шарфом. Чтобы скрыть лобные морщины, надевает кепку или отращивает челку, незначительные изъяны кожи закрывает тонной косметики.

Поведение дисморфофоба характеризуется определенными нюансами:

много времени тратит на разглядывание себя в зеркале. Вне дома рассматривает собственное отражение в любых зеркальных поверхностях – витринах магазинов, оконных стеклах;
отказывается смотреться в зеркало. Убирает все зеркальные поверхности из собственного пространства. Если их случайно обнаруживает, то под напором эмоций способны разбить;
избегает фотографироваться. В его арсенале имеется всего несколько фото с личным изображением. Говорит, что плохо получаются на фото. Находит любую причину, чтобы избежать попадания в кадр. На самом деле, катастрофически боится, что его «уродство» будет зафиксировано;
интересуется информацией о пластической хирургии, косметических процедурах, диетическом питании;
перед выходом из дома тратит много времени на сборы, тщательно оттачивают образ, чтобы «изъян» случайно не засекли посторонние;
фанатично увлекается спортом;
в общении с близкими систематически поднимает вопрос своего дефекта

Заставляет говорить, что он уродлив, доводя дело до скандала;
в определенный момент перестает выходить из дома или показывается на улице в малолюдное время, например, днем, когда основная масса людей на работе или ночью – темно, никто не увидит;
мысли о дефекте рождают навязчивые действия – ощупывание лица, волос, своеобразное положение тела;
формирует экстравагантный образ, чтобы отвлечь внимание от недостатка

Нормализация входов на сверточных слоях

Каждый вход сверточного слоя нормализуется с помощью операции AdaIN (adaptive instance normalization) с использованием вложений “стиля” скрытого вектора. Наконец, в сеть встраивается дополнительный шум для генерации случайных элементов на изображениях. Этот шум — просто одноканальное изображение, состоящее из некоррелированного гауссова шума. Шум подается перед каждой операцией AdaIN на каждый сверточный слой. Более того, существует фактор масштаба для шума, который  обучается для каждого признака.

Эффект от шума на разных слоях. (a) Шум применен ко всем слоям. (b) Шума нет. (c) Шум только в тонких слоях. (d) Шум только крупных слоях.

Составить фоторобот бесплатно

Программы для составления фотороботов раньше можно было увидеть лишь в фильмах про детективов и полицию. Но теперь есть возможность использовать генератор онлайн, чтобы собрать лицо по частям из готовых элементов. Нужно только подбирать подходящий размер и форму частей лиц, чтобы получился похожий образ на определенного человека.

Сервис Фоторобот можно использовать для развлечения, собрав копию своего друга. Такой подарок будет оценен вместе с вашим чувством юмора. Осталось научиться пользоваться этим инструментом.

1. Находим внизу блок с кнопками и пустым полем. Здесь мы будем составлять свой фоторобот. Под ним находятся элементы лица: борода, волосы, нос, усы и прочее;

2. Выберите первый элемент, который вам проще остальных будет подобрать;

3. Если выбранная форма головы не подходит совсем, нажмите на одну из кнопок Библиотека. Тогда элемент сменится и станет другой формы. Нажимайте кнопку, пока не найдете похожий;

4. Голова может быть увеличена по ширине или высоте при помощи кнопок на панели справа;
5. Если выбрать следующую часть, например, борода и нажать на кнопку Библиотека, то смена формы будет происходить только для бороды;

6. Чтобы изменить цвет выбранного элемента лица, нажмите на кнопку с блокнотом и карандашом. И выберите палитру цветов внизу;

7. Для внесения своих правок в составляемый фоторобот, нажмите еще раз на блокнот и дорисуйте портрет. Толщина грифеля меняется с выбором размера точек в меню;
8. Чтобы удалить весь фоторобот с полотна нажмите на кнопку перезагрузки страницы на панели браузера. Или на кнопку Очистить в меню.

Если у вас получилось создать нужное изображение, нажмите на кнопку Скачать. И укажите место для загрузки в устройстве.

Лица, которые были составлены другими пользователями

Кнопка Галерея открывает страницу, напоминающую форум. Где пользователи делятся своими шедеврами и вместе обсуждают их.

Способ 2: Character Creator

Character Creator — бесплатный инструмент для создания полноценного персонажа, которого можно использовать в дальнейшем для анимирования или добавления в игру. Функциональность этого онлайн-сервиса направлена только на создание лица, что происходит так:

1. Перед началом работы с персонажем потребуется выбрать пол, кликнув по одной из фигур левой кнопкой мыши.

После на экране появится таблица с возможными оттенками цвета кожи, где вам предстоит отыскать подходящий.

Настройку тела рассматривать не будем и сразу же перемещаемся в раздел «Head» через меню слева.

Первая категория называется «Body_head». Выберите ее левым кликом мыши, а затем справа определите форму будущего лица.

Далее перемещайтесь в «Ears», чтобы точно по такой же схеме настроить внешний вид ушей.

В «Iris» выбирается тип глаза.

Через отдельную категорию «Pupils» можно задать одну из трех форм зрачка, а также дополнительно выбрать предпочитаемый цвет.

Следом идет категория «Nose», где доступно несколько самых популярных форм носа. Укажите один из них, а затем сразу же посмотрите результат, накладывающийся на модель.

В Character Creator присутствуют самые разные вариации бороды и усы, которые можно посмотреть через «Facialhair». Тут же настраивается цвет и полностью убирается волосяной покров на лице.

Через категорию «Hair» происходит примерно то же самое, но только для волос на голове.

Есть возможность и наложения веснушек в «Freckles».

Если требуется, чтобы на лице персонажа изначально проявлялись какие-то эмоции, ознакомьтесь со списком доступных выражений, подобрав подходящее.

По завершении убедитесь, что персонаж был создан правильно, а затем щелкните «Download».

Выберите тот вариант, где изображено только лицо, и скачайте его на компьютер.

Готовое изображение с лицом будет скачано в формате SVG.

Если вы впервые сталкиваетесь с форматом SVG, наверняка возникнет вопрос о том, как его открыть. Для этого можно использовать ряд специальных программ и даже обычный браузер. Кроме этого поддерживается конвертирование в тот же JPG или PNG при помощи онлайн-сервисов. Более детально эти темы раскрываются в других статьях на нашем сайте по ссылкам ниже.

Подробнее:Открываем файлы векторной графики SVGКонвертирование фотографий разных форматов в JPG онлайн

Особенности сетевых сервисов при составлении фоторобота

В сети существует совсем малое количество сервисов, позволяющих бесплатно создать фоторобот онлайн. Обычно они работают по стандартному сценарию: вы переходите на такой сервис, с имеющейся базы чёрт лица выбираете те, которые визуально подходят искомому вам образу (форма лица, глаза, нос, губы, подбородок, уши, наличие или отсутствие усов, бороды, аксессуары и так далее).

После того, как вы составите фоторобот из имеющихся элементов, вы сможете или сделать снимок (snapshot) с него для сохранения полученного результата, или просто скачать саму картинку к себе на ПК (для выполнения данного действия может понадобиться пройти регистрацию на ресурсе).

Составление фоторобота человека может стать довольно сложной задачей

Как выбрать генератор

Основные параметры мы уже рассмотрели, теперь углубимся в детали. Не стоит покупать генератор изучив только фото бензиновых генераторов на сайте продавца. Здесь не будет лишним поход в магазин. Необходимо обсудить с консультантом все особенности энергоснабжения Вашего дома и остановиться на самом оптимальном варианте.

Хороший продавец продемонстрирует устройство в действии, и Вы в результате приобретете то, что прослужит долгие годы.

Ценовой диапазон этих агрегатов весьма разнообразен. Не нужно излишне экономить и покупать некачественный товар. Электрический генератор приобретается на долгие годы.

Несколько советов по обучению DCGAN

Для скрытых устройств могут работать многие функции активации, но Leaky ReLUs являются наиболее популярными. Утечки ReLU гарантируют, что градиент проходит через всю архитектуру

Это очень важно дляDCGANпотому что единственный способ, которым может научиться Генератор, — это получить градиент от Дискриминатора.
Одной из самых популярных функций активации для выходной сети генератора является функция тангенциальной гиперболической активации.(На основеУлучшенные методы обучения для GANбумага),
Поскольку Дискриминатор является двоичным классификатором, мы будем использовать функцию активации сигмоида для получения окончательной вероятности.

До сих пор мы говорили о рабочей интуиции и некоторых советах и ​​приемах для обучения.GANs /DCGANs. Но все же многие вопросы остались без ответа. Некоторые из них:

Core ideas

• This project provides a novel method to control the generation process of a unsupervisedly-trained generative model like GAN (generative adversarial network).
• GANs can generate random photo-realistic images from random noise vectors in the latent space (see stunning examples of the Nvidia’s PG-GAN), but we can no control over the features of the generated images.
• Knowing that the images are determined by the noise vector in the latent space, if we can understand the latent space, we can control our generation process.
• For a already well-trained GAN generator, I made its latent space transparent by discovering feature axes in it. When a vector moves along a feature axis in the latent space, the corresponding image morphs along that feature, which enables controlled synthesis and edit.
• This is achieved by leveraging a coupled feature extractor network (a CNN here in this demo, but can be any other CV techniques), which enables us to find correlation between noise vectors and image features.
• Advantages of this method over conditional GAN and AC-GAN:
  • Efficiency: To add a new controller of the generator, you do not have to re-train the GAN model, thus it only takes <1h to add 40 knobs with out methods.
  • Flexibility: You could use different feature extractors trained on different dataset and add knobs to the well-trained GAN

Факторы развития и истинные причины расстройства

Выдвигается множество теорий развития дисморфофобии. Например, считается, что существует определенная комбинация генов, отвечающая за развитие ряда расстройств, в том числе BDD. Другие факторы – нарушение нейромедиаторного обмена, аномалии отдельных участков мозга. Даже существует гипотеза, объясняющая формирование расстройства в результате искажения зрительного восприятия.

Однако главная роль в развитии патологии отводится модели воспитания. Родительская любовь должна быть безусловной. Она предполагает принятие ребенка таким, каков он есть, с его достоинствами и недостатками.

Редко встречаются дети, с самого маленького возраста недовольные своей внешностью

Они любимы близкими, окружены заботой и вниманием. В таких условиях малышу и в голову не придет выдумывать себе несуществующие уродства

Взрослея, ребенок, конечно, нуждается в критике, но в КОНСТРУКТИВНОЙ. Это необходимо для формирования адекватной модели мира и соответствующего поведения, правильного самовосприятия.

Проблемы начинаются, когда нарушаются принципы воспитания. Например, родители систематически кричат на ребенка, обзывая нелестными выражениями. Или мама, непонятно почему, давит на девочку: да, ты у меня не красавица, и ножки кривоваты. Но ничего, я тебя любую люблю. В итоге из девочки вырастает девушка, уверенная в том, что ее тело дефективное. Она носит юбки в пол, бесформенные балахоны, стесняется общаться с людьми, заводить знакомства

Такая девушка считает, что недостойна любви, восхищения, никогда не выйдет замуж – конечно, кто ж на такую уродину обратит внимание

К особенностям воспитания, предположительно способным стать основой для формирования BDD, относят:

перфекционизм и отметание родителями права на ошибку;
грубое, пренебрежительное отношение к ребенку. Пример: девочка в раннем возрасте лишилась родителей. Проживала со старшей сестрой, у которой на тот момент была своя семья. Девочка выполняла всю работу по дому, при этом редко слыша в свой адрес слова одобрения. Жила на правах домработницы. Очень любила племянников, ухаживала и за ними. Считала себя уродом, не имеющим возможности создать собственную семью. Была уверена, что имеет физические недостатки, отпугивающие людей, поэтому лишала себя возможности устроиться на работу. С людьми общение резко ограничивала. Выходя из дома, куталась в широкий платок;
холодность родителей, малая эмоциональность даже при доброжелательном отношении. Например, у родителя существует эмоциональный барьер

Он не может похвалить объективно ребенка за реальные успехи, просто сделать комплимент, фиксировать внимание не на недостатках, а достоинствах ребенка. Помочь ему не заострять внимание на своих недостатках, если таковые имеются, принимать себя таким, каков есть

Издержки воспитания зарождают у ребенка такие черты характера как мнительность, неуверенность в себе, перфекционизм, как заключительный штрих – низкую самооценку. Такие дети подвержены влиянию чужого мнения. Поэтому очень часто дисморфофобия развивается под воздействием неуместной реплики со стороны, критики и издевательств сверстников.

С другой стороны, немало детей, которые даже под резким негативным натиском, порой жестоким, не теряют себя, игнорируют чужое мнение. И уж, конечно, не ищут в себе мнимые недостатки. Это люди с адекватной самооценкой и реальным отношением к жизни.

Подготовка

Обучение будет включать чередование обучения дискриминатора и генератора. Мы будем использоватьreal_lossа такжеfake_lossфункции, определенные ранее, чтобы помочь нам в расчете потерь дискриминатора и генератора.

• Вы должны тренировать дискриминатор, чередуя реальные и поддельные изображения
• Тогда генератор, который пытается обмануть дискриминатор и должен иметь противоположную функцию потерь

Вот код для обучения.

def train(D, G, n_epochs, print_every=50):    '''Trains adversarial networks for some number of epochs       param, D: the discriminator network       param, G: the generator network       param, n_epochs: number of epochs to train for       param, print_every: when to print and record the models' losses       return: D and G losses'''    # move models to GPU    if train_on_gpu:        D.cuda()        G.cuda()# keep track of loss and generated, "fake" samples    samples = []    losses = []# Get some fixed data for sampling. These are images that are held    # constant throughout training, and allow us to inspect the model's performance    sample_size=16    fixed_z = np.random.uniform(-1, 1, size=(sample_size, z_size))    fixed_z = torch.from_numpy(fixed_z).float()    # move z to GPU if available    if train_on_gpu:        fixed_z = fixed_z.cuda()# epoch training loop    for epoch in range(n_epochs):# batch training loop        for batch_i, (real_images, _) in enumerate(celeba_train_loader):batch_size = real_images.size(0)            real_images = scale(real_images)            if train_on_gpu:                real_images = real_images.cuda()            # 1. Train the discriminator on real and fake ima.ges            d_optimizer.zero_grad()            d_out_real = D(real_images)            z = np.random.uniform(-1,1,size = (batch_size,z_size))            z = torch.from_numpy(z).float()            if train_on_gpu:                z = z.cuda()            d_loss = real_loss(d_out_real) + fake_loss(D(G(z)))            d_loss.backward()            d_optimizer.step()            # 2. Train the generator with an adversarial loss            G.train()            g_optimizer.zero_grad()            z = np.random.uniform(-1,1,size = (batch_size,z_size))            z = torch.from_numpy(z).float()            if train_on_gpu:                z = z.cuda()            g_loss = real_loss(D(G(z)))            g_loss.backward()            g_optimizer.step()            # Print some loss stats            if batch_i % print_every == 0:                # append discriminator loss and generator loss                losses.append((d_loss.item(), g_loss.item()))                # print discriminator and generator loss                print('Epoch [{:5d}/{:5d}] | d_loss: {:6.4f} | g_loss: {:6.4f}'.format(                        epoch+1, n_epochs, d_loss.item(), g_loss.item()))## AFTER EACH EPOCH##            # this code assumes your generator is named G, feel free to change the name        # generate and save sample, fake images        G.eval() # for generating samples        samples_z = G(fixed_z)        samples.append(samples_z)        G.train() # back to training mode# Save training generator samples    with open('train_samples.pkl', 'wb') as f:        pkl.dump(samples, f)    # finally return losses    return losses# set number of epochs n_epochs = 40# call training functionlosses = train(D, G, n_epochs=n_epochs)

(6) Результаты

Ниже приведен график потерь обучения для Генератора и Дискриминатора, записанных после каждой эпохи.

Потеря обучения длядискриминатора такжеГенератор

Высокие флуктуации в обучающей потере генератора обусловлены тем, что вход в сеть генератора представляет собой набор случайных векторов шума(каждый из z_size)каждая выборка из равномерного распределения (-1,1) для генерации новых изображений для каждой эпохи.

На графике дискриминатора мы можем наблюдать рост тренировочной потери(около 50 на оси X)сопровождаемое постепенным уменьшением до конца, это потому, что Генератор начал генерировать какое-то реалистичное изображение, которое обмануло Дискриминатор, что привело к увеличению ошибки. Но постепенно по ходу обучения Discriminator становится лучше в классификации ложных и реальных изображений, что приводит к постепенному уменьшению ошибки обучения.

Сгенерированные образцы после40 эпох,

Сгенерированные поддельные изображения

Наша модель была в состоянии генерировать новые изображения поддельных человеческих лиц, которые выглядят максимально реалистично. Мы также можем заметить, что все изображения светлее в тени, даже коричневые лица немного светлее. Это потому чтоCelebAнабор данных смещен; он состоит из «знаменитостей», которые в основном белые. При этом DCGAN успешно генерирует почти реальные изображения из простого шума.

Лечение

Многие люди, страдающие дисморфофобией, относятся критически к своему состоянию, но самостоятельно справиться с ним не могут. Мешает этому непреодолимый страх, охватывающий больного, хотя тот прекрасно осознает его бессмысленность.

Чтобы понять, нужна ли человеку помощь со стороны, и чтобы помочь себе разобраться в собственных ощущениях, больной может пройти тест на дисморфофобическое расстройство. Такой можно найти в интернете – он находится в свободном доступе.

Лечением патологии занимается врач-психиатр. Положительное воздействие оказывает на пациента прием психотропных препаратов, в частности, антидепрессантов, а также когнитивно-поведенческая психотерапия.

Очень важным аспектом, который обязательно стоит учитывать при терапии, является наличие другого расстройства. Тогда дисморфофобия становится только синдромом в рамках данной психопатологии. В первую очередь проводят лечение основного расстройства. И только затем, если BDD не проходит в рамках терапии основного заболевания, приступают к его ликвидации.

Writing Inspiration

Writers are always looking for different ways to help their creative writing and inspire them to write
more. It’s common for them to use a random word, a random sentence, or even a random paragraph
to help with their writing. While all of these options are word-based, a random image is also an
excellent way to help that’s a bit different that’ll make you use your creativity in a different way
than with words. The simplest form would be to generate a random picture and then write a paragraph or short story about the image.
For those who want to make it a bit more of a challenge, they can use the random picture as
inspiration for a paragraph or short story that’s somehow related to it, but not a description of
it. There are dozens of other ways this can be adapted depending on how difficult you want to make
the writing challenge, but the base point is that all will make you use creativity in your writing
to get the words on paper.

Дискриминатор и потеря генератора

Дискриминатор Потеря

Для дискриминатора общая потеря является суммой(d_real_loss + d_fake_loss), гдеd_real_lossпотеря, полученная на изображениях из данных тренировки иd_fake_lossпотеря, полученная на изображениях, сгенерированных из сети генератора. Для-например,

Потеря генератора

Потеря Генератора будет выглядеть аналогично только с перевернутыми метками. Цель генератора — заставить дискриминатор думать, что его сгенерированные изображенияреальный, Для-например,

Вот код дляreal_lossа такжеfake_loss

def real_loss(D_out):    '''Calculates how close discriminator outputs are to being real.       param, D_out: discriminator logits       return: real loss'''    batch_size = D_out.size(0)    labels = torch.ones(batch_size)    if train_on_gpu:        labels = labels.cuda()    criterion = nn.BCEWithLogitsLoss()    loss = criterion(D_out.squeeze(),labels)    return lossdef fake_loss(D_out):    '''Calculates how close discriminator outputs are to being fake.       param, D_out: discriminator logits       return: fake loss'''    batch_size = D_out.size(0)    labels = torch.zeros(batch_size)    if train_on_gpu:        labels = labels.cuda()    criterion =  nn.BCEWithLogitsLoss()    loss = criterion(D_out.squeeze(),labels)    return loss

Опасность подросткового возраста

Дисморфофобия в большей степени характерна для подростков. К этому существует достаточно много предпосылок. Это, в первую очередь, гормональные изменения и физические, непривычные ощущения собственного тела. Следующий фактор – интеллектуальное развитие, также претерпевающее изменения. У подростков меняется способ мышления и восприятия. Индивидуальное сознание замещается общественным, что сказывается на таких важных аспектах, как определение социальной роли, самооценке.

Подросток плохо понимает и анализирует свои изменения. П.Б. Ганнушкин говорил, что эти сдвиги делают подростка неуклюжим, но одновременно дают ощущение растущей силы и чувства острого недовольства собой.

Показательно данную проблему выразил Л.Н. Толстой в трилогии «Детство», «Отрочество», «Юность». Период отрочества он описывает так: «стыдлив я был от природы. Но убежденность в собственном уродстве преувеличивала мою стыдливость. Я убежден в том, что разительное влияние на человека оказывает его наружность. А точнее, его уверенность в своей привлекательности или непривлекательности».

В подростковом возрасте выделять отдельные недостатки в собственной внешности – дело обычное. Но, в отличие от дисморфофобов, здоровые подростки не делают данную проблему центром своего естества. В итоге она уходит сама собой по мере взросления ребенка.

Архитектура StyleGAN

Говоря простым языком, архитектура StyleGAN пытается отделить высокоуровневые атрибуты изображения (положения лица, личность человека) от случайных вариационных факторов, таких как прическа, веснушки и тому подобное. Отмечу, что когда я говорил об архитектура генератора, я имел ввиду сеть генератора (как одну из частей GAN)

Это различие очень важно понимать, так как исследователи из NVIDIA модифицировали только процесс синтеза изображения (генератор), а не дискриминатор

Предложенная архитектура генератора

В основе архитектуры лежит идея о встраивании входного скрытого кода в промежуточное скрытое представление, которое, предположительно, имеет сильное влияние на то, как в сети представлены факторы вариации. Исследователи утверждают, что промежуточное скрытое пространство свободно от таких ограничений, следовательно, может быть распутано.

Эта операция выполняется с использованием изученного нелинейного преобразования, которое производит модифицированный скрытый вектор. Модифицированный вектор далее адаптируется к различным стилям при помощи аффинных преобразований. Cтили представляют из себя модификации вложения скрытого вектора, которые в каждом сверточном слое будет использоваться для контроля операции нормализации.

Контакт с окружающим миром

Ощущение собственной неполноценности, ущербности отражается на настроении, мировосприятии больного, взаимоотношениях с окружающими. Дисморфофоб, как правило, находится в подавленном состоянии, неразговорчив, тревожен, проявляет некоторую нервозность.

Люди с BDD стесняются надуманного изъяна

Появляясь в людном месте, думают, что внимание окружающих направлено исключительно на них. Из-за этого больные стараются ограничивать контакты

Посторонние люди не подозревают о наличии расстройства у человека, поэтому воспринимают его как заносчивого или нелюдимого, закрытого, порой странного, называют снобом или бунтарем.

Девочка, чтобы спрятать «страшную рожу», пришла в школу с пакетом на голове. Учитель, естественно, понял ее неправильно. Решил, что она хочет сорвать урок и выгнал из класса.

Дисморфофобам сложно выстраивать взаимоотношения с людьми: заводить друзей, завязывать романтические отношения. Из-за постоянной концентрации на недостатке появляется рассеянность внимания, утрата самоконтроля. Снижается успеваемость, падает работоспособность.

Постоянные спутники больных дисморфофобией – депрессия, низкая самооценка, панические атаки, тревожность. Нередко они страдают зависимостями: алкогольной, наркотической.

Постоянное нервное напряжение, негативные эмоции, тревога изматывают больного. Не выдерживая напора, больной прибегает к попыткам самоубийства. Суицид при BDD – частое, закономерное явление.

Other Random Generators

Here you can find all the other Random Generators:

• Random Word Generator
• Random Noun Generator
• Random Synonym Generator
• Random Verb Generator
• Random Name Generator
• Random Adjective Generator
• Random Sentence Generator
• Random Phrase Generator

• Random Paragraph Generator
• Weird Words
• Fake Words
• Random Letter Generator
• Random Number Generator
• Cursive Letters
• Random Password Generator
• Random Bible Verses
• Wedding Hashtags Generator
• Random List
• Dinner Ideas Generator
• Breakfast Ideas
• Yes or No Oracle
• Pictionary Generator
• Motivational Quotes
• Random Questions
• Random Facts
• Vocabulary Words
• Writing Prompts
• Coin Flip
• Dice Roll
• Never Have I Ever Questions
• Would You Rather Questions
• Truth or Dare Questions
• Decision Maker
• Hangman Words
  New

(2) Подготовка данных

В качестве основной цели этой статьи является построениеDCGANмодели, поэтому вместо того, чтобы выполнять предварительную обработку самостоятельно, мы будем использовать предварительно обработанный набор данных. Вы можете скачать меньшее подмножествоCelebAнабор данных изВот, И если вы заинтересованы в предварительной обработке, сделайте следующее:

• Обрезать изображения, чтобы удалить часть, которая не включает лицо.
• Измените их размер на 64x64x3NumPyкартинки.

Теперь мы создадимDataLoaderдля доступа к изображениям в пакетном режиме.

def get_dataloader(batch_size, image_size, data_dir='train/'):    """    Batch the neural network data using DataLoader    :param batch_size: The size of each batch; the number of images in a batch    :param img_size: The square size of the image data (x, y)    :param data_dir: Directory where image data is located    :return: DataLoader with batched data    """    transform = transforms.Compose()    dataset = datasets.ImageFolder(data_dir,transform = transform)    dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset = dataset,batch_size = batch_size,shuffle = True)    return dataloader# Define function hyperparametersbatch_size = 256img_size = 32# Call your function and get a dataloaderceleba_train_loader = get_dataloader(batch_size, img_size)

DataLoaderгиперпараметры:

• Вы можете выбрать любой разумныйразмер партиипараметр.
• Тем не менее, вашРазмер изображениядолжно быть 32. Изменение размера данных до меньшего размера приведет к более быстрой тренировке, в то же время создавая убедительные изображения лиц.

Далее мы напишем некоторый код, чтобы получить визуальное представление набора данных.

def imshow(img):    npimg = img.numpy()    plt.imshow(np.transpose(npimg, (1, 2, 0)))# obtain one batch of training imagesdataiter = iter(celeba_train_loader)images, _ = dataiter.next() # _ for no labels# plot the images in the batch, along with the corresponding labelsfig = plt.figure(figsize=(20, 4))plot_size=20for idx in np.arange(plot_size):    ax = fig.add_subplot(2, plot_size/2, idx+1, xticks=[], yticks=[])    imshow(images)

Имейте в виду, чтобы преобразоватьТензоризображения вNumPyвведите и транспонируйте размеры, чтобы правильно отобразить изображение на основе приведенного выше кода(В Dataloader мы преобразовали изображения в Tensor), Запустите этот фрагмент кода, чтобы получить визуализацию набора данных.

Изображения вокруг лиц

Теперь, прежде чем начать со следующего раздела(Определение модели),мы напишем функцию для масштабирования данных изображения в диапазоне пикселей от -1 до 1, которую мы будем использовать во время обучения. Причиной этого является то, что выходной сигнал активированного генератора будет содержать значения пикселей в диапазоне от -1 до 1, и поэтому нам необходимо изменить масштаб наших тренировочных изображений до диапазона от -1 до 1(сейчас они находятся в диапазоне 0–1),

def scale(x, feature_range=(-1, 1)):    ''' Scale takes in an image x and returns that image, scaled       with a feature_range of pixel values from -1 to 1.        This function assumes that the input x is already scaled from 0-1.'''    # assume x is scaled to (0, 1)    # scale to feature_range and return scaled x    min, max = feature_range    x = x*(max-min) + min    return x

(3) Определение модели

GANсостоит из двух противоборствующих сетей, дискриминатора и генератора. Итак, в этом разделе мы определим архитектуры для них обоих.