إنشاء صور أزياء اصطناعية واقعية باستخدام الذكاء الاصطناعي (GANs)

في هذا المشروع قمتُ بتصميم وتدريب شبكة توليد خصومية (GAN) بهدف إنشاء صور اصطناعية لعناصر الأزياء مثل: القمصان، الأحذية، الحقائب، وغيرها، اعتمادًا على بيانات Fashion-MNIST، وهي قاعدة بيانات شهيرة تحتوي على صور رمادية (28x28 بكسل) لأصناف مختلفة من الملابس. مراحل العمل: معالجة البيانات: - تحميل وتحضير بيانات Fashion-MNIST - تطبيع الصور وتكبيرها لتسهيل التعلم -تحويل الصوره من ابيض واسود الي الوان تصميم نموذج GAN: - بناء المولد (Generator) لتوليد صور جديدة - بناء المميز (Discriminator) لتمييز الصور الحقيقية من المزيفة - تدريب الشبكتين بطريقة تنافسية للوصول إلى أفضل جودة ممكنة التقييم والنتائج: - تتبع تقدم التدريب من خلال Loss Function لكل من المولد والمميز - حفظ الصور الناتجة خلال التدريب لمراقبة تطور الجودة - الوصول إلى صور اصطناعية تشبه الصور الأصلية بنسبة كبيرة الأدوات المستخدمة: - Python - PyTorch / TensorFlow - مكتبات NumPy – Matplotlib – torchvision