Pokémon - HES d'été

Groupe 4

• Owen Gombas
• Clément Brigliano
• David Darmanger

Structure

Il y a 2 modèles différents.

• Modèle 1 - Pokedex : dataset contentant des images entières de pokémons
• Modèle 2 - Shuffle : dataset contenant des "icônes" de pokémons

Fichiers

• La page de présentation streamlit se trouvent dans main.py

• Le modèle 1 entraîné se trouve dans generator_pokedex.h5

• Le modèle 2 entraîné se trouve dans generator_shuffle.h5

• Les notebooks des différentes model se trouvent dans : /notebooks/

  • ../pokedex_generate.ipynb : notebook de génération de pokedex (modèle 1)
  • ../pokedex_generate.py : script de génération de pokedex (modèle 1)
  • ../pokedex_train.ipynb : notebook d'entrainement du modèle 1
  • ../shuffle_generation.ipynb : notebook de génération de shuffle (modèle 2)
  • ../shuffle_generation.py : script de génération de shuffle (modèle 2)

• Les différentes Classes utilitaires des modèles se trouvent dans : /notebooks/tools

• Les différents images générées, logs et logos utilisés se trouvent dans : /notebooks/ressources

• Les fichiers nécessaires pour le déploiement gradio se trouvent dans /gradio

Références

• https://pytorch.org/tutorials/beginner/dcgan_faces_tutorial.html
• https://www.tensorflow.org/tutorials/generative/dcgan
• https://www.youtube.com/watch?v=JB8T_zN7ZC0&t=2627s
• https://towardsdatascience.com/deep-convolutional-gan-how-to-use-a-dcgan-to-generate-images-in-python-b08afd4d124e
• https://github.com/soumith/ganhacks
• https://medium.com/@kums220/using-generative-adversarial-networks-to-create-dog-images-7dece0572e23
• https://towardsdatascience.com/dcgans-generating-dog-images-with-tensorflow-and-keras-fb51a1071432
• https://blog.jovian.ai/pokegan-generating-fake-pokemon-with-a-generative-adversarial-network-f540db81548d
• https://machinelearningmastery.com/how-to-implement-the-frechet-inception-distance-fid-from-scratch/
• https://machinelearningmastery.com/how-to-train-stable-generative-adversarial-networks/