The English explanation is below. 日本語 【使い方】 1．以下のURLからDCGAN.sb3をダウンロード https://github.com/1A291109A6/DCGAN-on-Scratch/raw/main/DCGAN.sb3 2．TurboWarpでDCGAN.sb3を読み込む TurboWarp https://turbowarp.org/ →左上の「ファイル」を押す →「コンピューターから読み込む」を押す →DCGAN.sb3を選択 3．緑の旗を押して実行 AI画像が生成されます ※時間がかかることがあります English 【How to use】 1. Download "DCGAN.sb3" from the following URL https://github.com/1A291109A6/DCGAN-on-Scratch/raw/main/DCGAN.sb3 2. Load "DCGAN.sb3" in TurboWarp TurboWarp https://turbowarp.org/ → Press "File" in the upper left → Press "Load from your computer" → Select "DCGAN.sb3" 3. Press the green flag to execute An AI image will be generated *This may take some time
Scratchで動作するキャラクターの画像生成をするプログラムはこちら https://scratch.mit.edu/projects/1218465478/ ScratchでDCGANを実装しました。32×32のカラー画像を生成します。 このAIはCIFAR-10データセットを使用しています。 このサイズのモデルをScratchで動かすのは世界初かも！？ The program to generate moving character images using Scratch is here. https://scratch.mit.edu/projects/1218465478/ I implemented DCGAN in Scratch. It generates a 32x32 color image. I used the CIFAR-10 dataset to train this AI. This may be the first time in the world that a model of this size can be operated using Scratch. AIの構造 AI structure Input: 100-dimensional Noise ↓ ConvTranspose2d (4x4 kernel) BatchNorm2d ReLU # Result: 512ch x 4x4 feature map ↓ ConvTranspose2d (4x4 kernel, upsample with stride=2) BatchNorm2d ReLU # Result: 256ch x 8x8 feature map ↓ ConvTranspose2d (4x4 kernel, upsample with stride=2) BatchNorm2d ReLU # Result: 128ch x 16x16 feature map ↓ ConvTranspose2d (4x4 kernel, upsample with stride=2) BatchNorm2d ReLU # Result: 64ch x 32x32 feature map ↓ ConvTranspose2d (1x1 kernel to adjust channels) Tanh (Normalize output to a -1 to 1 range) ↓ Output: 3-channel x 32x32 color image 【タグ/Tags】 #AI #人工知能 #画像生成
