Avant de commencer l'installation, vous pouvez créer un environnement virtuel.
pip install --user virtualenv
python3 -m virtualenv env
source env/bin/activate
Vous pouvez maintenant installer PyTorch en vous rendant sur le site officiel et en choisissant la combinaison qui correspond à votre environnement.
Vous pouvez ensuite installer le reste des dépendances avec Poetry :
poetry install
Lancez l'espace de travail avec
python -m jupyter notebook
Il faut ensuite exécuter le notebook Entrainer un réseau en le modifiant pour une tâche spécifique avant d'aller plus loin, pour créer un modèle utilisable.
Vous pouvez ensuite lancer le notebook Combinaison de modèles.
Le serveur de style est quasiment entièrement tiré d'un exemple de PyTorch.
Voici quelques ressources citées pendant le workshop :
- https://processing.org/
- https://openframeworks.cc/
- http://ml4a.github.io/
- https://ml5js.org/
- https://pytorch.org/tutorials/
Voici quelques exemples montrés pendant le workshop :
- https://github.com/luanfujun/deep-painterly-harmonization
- https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix
- https://github.com/pytorch/examples/tree/master/fast_neural_style
- https://github.com/ryankiros/neural-storyteller
- https://github.com/karpathy/neuraltalk2
- https://github.com/karpathy/char-rnn
- https://experiments.withgoogle.com/ai/bird-sounds/view/
- https://experiments.withgoogle.com/ai/drum-machine/view/