Gere Arte com Inteligência Artificial

Ganim é uma biblioteca Python poderosa e intuitiva, criada para simplificar o treinamento de GANs e a geração de imagens.

Comece a Usar Veja no GitHub

Por que usar Ganim?

API Simplificada

Comandos diretos como `fit()`, `sample()` e `show()` permitem um fluxo de trabalho rápido, sem a complexidade do boilerplate do PyTorch.

Altamente Configurável

Ajuste facilmente hiperparâmetros essenciais, como épocas, taxa de aprendizado e tamanho da imagem, através da função `setup()`.

Visualização Integrada

Monitore o progresso do seu modelo com prévias automáticas e exiba suas criações em janelas de alta resolução e tamanho customizável.

Como Funciona uma GAN?

Ganim é construída sobre Redes Adversariais Generativas (GANs). Elas consistem em duas redes neurais que competem entre si para criar resultados cada vez melhores.

Gerador 🎨

O Gerador é como um artista. Sua tarefa é criar imagens a partir do zero. No início, suas criações são aleatórias e sem sentido, mas ele aprende a melhorar ao tentar "enganar" o Discriminador.

Discriminador 🔍

O Discriminador é como um crítico de arte. Ele recebe tanto as imagens reais (do seu dataset) quanto as falsas (criadas pelo Gerador) e deve decidir quais são autênticas. O feedback do crítico ajuda o artista a melhorar.

Guia Rápido

Instale a Ganim diretamente do PyPI com um único comando e comece a criar em minutos. Veja a versão mais recente no site oficial do PyPI.

pip install Ganim

Exemplo de Uso

import ganim

# 1. Configure os parâmetros do seu projeto
ganim.setup(
    epochs=500,
    sampleInterval=50,
    previewImageCount=16
)

# 2. Inicie o treinamento com sua pasta de imagens
generator, history = ganim.fit(data='./suas_imagens')

# 3. Salve o modelo treinado
ganim.save(generator, path='./meu_modelo.pth')

# 4. Gere novas imagens
meu_gerador = ganim.load(path='./meu_modelo.pth')
novas_imagens = ganim.sample(model=meu_gerador, count=4)

# 5. Exiba sua arte!
ganim.show(novas_imagens, window_size=512)

Dependências Obrigatórias

Para que a biblioteca Ganim funcione corretamente, ela depende de algumas bibliotecas essenciais que tornam a mágica possível. Para instalar tudo o que é necessário, execute o comando abaixo em seu terminal:

pip install torch torchvision numpy matplotlib opencv-python tqdm