PyTorch×VAEGANによるソ連プロパガンダポスターの再構成 - Qiita

概要 前回に引き続き、プログラミングの練習として、いろいろなものを実装しています。 今回はVAEGANを用いて、プロパガンダポスターを再構成しようと思います。 （突然なんでソ連？って話なんですけど、本当に単なる趣味なんです。政治的主張とか一切ございません。） 技術的なご指摘点などありましたらコメントいただけると幸いです。 当記事でご理解いただけるのは、VAEGANの再構成のレベル、GANの学習における留意点、がメインです。 再構成の流れとしては、以下の通りです。 プロパガンダポスター（学習データ）を集める VAEGANで学習を行う 学習済みモデルを使って、データの再構成を行う なお、PyTorchのVAEGANの実装はこちらのを基本とさせていただいてます。ありがとうございます。 VAEGANについて Autoencoding beyond pixels using a learned si