Conditional DCGAN with WGAN Objective

Note

프로젝트 설명

이 프로젝트는 CIFAR-10 데이터셋을 사용하여 이미지를 생성하는 Conditional DCGAN 모델입니다.
다음 세 가지 주요 조건을 충족하도록 설계되었습니다:

1. Conditional GAN (cGAN)

   • 클래스 레이블(조건)을 생성자와 비판자 모델의 입력에 반영하여 특정 클래스에 해당하는 이미지를 생성합니다.

2. Deep Convolutional GAN (DCGAN)

   • 생성자와 비판자 모두 CNN(Convolutional Neural Network)을 활용하여 이미지를 처리합니다.

3. WGAN Objective

   • Wasserstein GAN의 목적 함수와 가중치 클리핑 기법을 적용하여 안정적인 학습을 보장합니다.

---

데이터셋

• CIFAR-10: 10개의 클래스가 포함된 32x32 크기의 컬러 이미지 데이터셋.
• 본 프로젝트에서는 CIFAR-10의 모든 클래스에 대한 조건부 이미지를 생성합니다.

---

주요 파일 및 구조

• trainer.ipynb: GAN 모델 정의 및 학습 스크립트.
• README.md: 프로젝트 설명 문서.
• data/: CIFAR-10 데이터가 다운로드되는 디렉토리.

---

설치 및 실행

1. 의존성 설치

다음 명령어로 필요한 라이브러리를 설치하세요:

pip install -r requirements.txt