ظهور حوزه شبکه‌های زایای دشمنگونه (GANs)، تولید تصاویر غیر قابل تشخیص از مجموعه داده‌های موجود را امکان پذیر کرده است. با استفاده از این کتاب عملی، شما نه تنها مهارت‌های تولید تصویر را پرورش خواهید داد، بلکه درک درستی از اصول اساسی نیز پیدا می‌کنید.
کتاب Hands-On Image Generation with TensorFlow (راهنمای عملی تولید تصویر با تنسورفلو)، با مقدمه ای بر مبانی تولید تصویر با استفاده از TensorFlow شروع می‌شود و Variational Autoencoders (VAEs) و GANs را شامل می‌شود. با انجام تعویض چهره با استفاده از deepfakes، انتقال سبک عصبی، ترجمه تصویر به تصویر، تبدیل تصاویر ساده به عکس‌های واقع گرایانه و موارد دیگر، به چگونگی ساخت مدل برای کاربرد‌های مختلفی پی خواهید برد. شما همچنین می‌فهمید که چرا و چگونه می‌توان پیشرفته‌ترین شبکه‌های عصبی عمیق را با استفاده از تکنیک‌های پیشرفته مانند نرمال سازی طیفی و لایه توجه به خود، قبل از کار با مدل‌های پیشرفته برای تولید و ویرایش چهره ساخت. همچنین با بازسازی عکس، سنتز متن به تصویر، هدفگذاری مجدد ویدئو و رندر عصبی نیز آشنا خواهید شد. در طول کتاب، شما می‌آموزید که مدل‌ها را از ابتدا در TensorFlow 2.x پیاده سازی کنید، از جمله PixelCNN، VAE، DCGAN، WGAN، pix2pix، CycleGAN، StyleGAN، GauGAN و BigGAN.
با به پایان رساندن این کتاب، شما در TensorFlow به خوبی تبحر پیدا خواهید کرد و می‌توانید فناوری‌های تولید تصویر را با اطمینان پیاده سازی کنید. کتاب Hands-On Image Generation with TensorFlow برای مهندسان، شاغلان و محققان یادگیری عمیق است که دانش اولیه ای در مورد شبکه‌های عصبی کانولوشن دارند و می‌خواهند تکنیک‌های مختلف تولید تصویر را با استفاده از TensorFlow 2.x بیاموزند. همچنین اگر یک متخصص پردازش تصویر یا مهندس بینایی ماشین هستید که به دنبال کاوش در معماری‌های پیشرفته برای بهبود و ارتقا تصاویر و فیلم‌ها هستید، این کتاب را مفید خواهید یافت. دانش Python و TensorFlow به شما کمک می‌کند تا بهترین نتیجه را از خواندن این کتاب بگیرید.

مطالبی که در کتاب «راهنمای عملی تولید تصویر با تنسورفلو: یک راهنمای کاربری برای تولید تصاویر و فیلم‌ها با استفاده از یادگیری عمیق» خواهید آموخت:

• در مجموعه داده‌های چهره آموزش دهید و استفاده از آنها برای کاوش در فضاهای نهفته برای ویرایش چهره‌های جدید
• دست و پنجه نرم کردن با تعویض چهره‌ها با deepfakes
• انجام انتقال سبک برای تبدیل یک عکس به یک نقاشی
• ساخت و آموزش pix2pix، CycleGAN و BicycleGAN برای ترجمه تصویر به تصویر
• استفاده از iGAN برای درک درون یابی چند برابر و GauGAN برای تبدیل تصاویر ساده به تصاویر واقع گرایانه
• تبحر کسب کردن در مدل‌های توجه آفرین مانند SAGAN و BigGAN
• تولید عکس‌های با وضوح بالا با Progressive GAN و StyleGAN