2021年,NFT數字藝術品和數字藏品迅速出圈,在這場浪潮中,2017年成立的“加密朋克”項目因其收藏者的知名度和不斷刷新的成交價,升值成為最具價值的收藏品之一,更成為了先鋒投資者和藝術收藏者身份的象征。
圖片來源:larvalabs
多個NFT數字藝術品項目的成功,也將AI生成數字藝術品推至臺前。在這場“出圈浪潮”中,很多藝術家選擇用AI技術作為圖像創造的工具,最終再將藝術品鑄造為NFT,使用AI技術進行NFT數字藝術品創作的可能性被充分發掘。與藝術生成有關的AL/ML工作專注于藝術風格的創造,很多團隊和個人也關注到藝術品,通過生成對抗網絡“批量”生成特定風格的作品。
最近有一個名為“CryptoPunksGAN”的項目發布在Github上,用于生成CryptoPunks的簡單SN-GAN,項目地址:https://github.com/teddykoker/cryptopunks-gan?。這個項目用Python完成,我們通過矩池云?www.matpool.com?對其進行了復現。矩池云提供面向元宇宙的解決方案,創作者可以使用平臺輕松訓練和部署其AI模型,加速元宇宙中的如NLP虛擬人、圖像內容生成等環節的過程。本次用機器學習生成CryptoPunks項目的復現,上手過程非常簡單,不需要任何安裝和調試,打開界面就能在云端就感受到生成藝術的創作過程。
BTC在15分鐘內漲幅超過1.00%:據火幣全球站數據顯示,BTC/USDT在15分鐘內出現劇烈波動,漲超1.00%,達到1.02%。當前報價為5293.44美元,行情波動較大,請注意風險控制。[2020/3/17]
分析項目依賴,租用機器
分析項目依賴環境
首先通過開源項目的requirements.txt文件,我們知道該項目主要需要Pytorch1.10.2和CUDA11.3環境,另外還需要pandas、Pillow等第三方包,如果將其在本地安裝我們還是需要花一定的時間的,不過我們不需要這些復雜的步驟。
分析項目依賴環境
我們進入矩池云,如果你還沒有注冊過賬號,可以先注冊一個賬號,新注冊用戶關注并綁定矩池云微信公眾號可獲贈5元體驗金,體驗金在租用機器時直接抵扣。
在矩池云租用合適的機器
在矩池云的主機市場,我們可以選擇需要使用到的機器,這里我們就選最便宜的NVIDIATeslaK80。
選擇機器
點擊租用按鈕后,我們可以對機器進行配置:
行情丨BTC在15分鐘內跌幅超過1.00%:據火幣全球站數據顯示,BTC/USDT在15分鐘內出現劇烈波動,跌超1.00%,達到-1.00%。當前報價為 7170.04 美元,行情波動較大,請注意風險控制。[2019/12/14]
1選擇基礎鏡像,我們直接搜索Pytorch1.10
2發現有相關鏡像,并且其他依賴如CUDA11.3也符合要求,點擊選擇即可
3選擇好鏡像后,我們可以進行其他配置,如:VNC功能開啟、公鑰設置、高級選項中的自定義端口等
選擇鏡像
設置好機器基本環境,我們點擊下單即可。
下載代碼、數據及模型
租用好機器后,我們選擇最簡單的使用方法,直接點擊租用界面的JupyterLab連接,即可快速使用服務器。
打開JupyterLab
進入JupyterLab頁面后,我們先點擊Terminal進入終端,并輸入下面指令。
行情丨ETH在5分鐘內跌幅超過1.00%:據火幣全球站數據顯示,ETH/USDT在5分鐘內出現劇烈波動,跌超1.00%,達到-1.30%。當前報價為 179.02 美元,行情波動較大,請注意風險控制。[2019/9/8]
打開Terminal
我們只需把上方代碼復制粘貼即可,當出現Checkingoutfiles:?100%即代表下載開源項目CryptoPunks-GAN項目成功,可以進入到下一步。
Checkingoutfiles:100%
我們可以了解一下剛才輸入這段代碼的含義,它代表著
先進入/mnt目錄
新建一個文件夾MyCode并進入文件夾
gitclone下載開源項目cryptopunks-gan
使用模型和訓練
使用預訓練模型測試
我們進入到cryptopunks-gan項目目錄。具體方式為,找到名為mnt的文件夾
行情丨BTC在5分鐘內跌幅超過1.00%:據火幣全球站數據顯示,BTC/USDT在5分鐘內出現劇烈波動,跌超1.00%,達到-1.12%。當前報價為 10911.25 美元,行情波動較大,請注意風險控制。[2019/6/23]
mnt文件夾
進入到MyCode,再進入到cryptopunks-gan
路徑
然后點擊左上角+新建一個Launcher,點擊Notebook中的myconda。即可新建一個jupyternotebook文件。
新建ipynb步驟
我們可以先使用預訓練好的模型來測試使用,測試使用代碼官方已經給我們提供好了。
可以直接復制以下所有代碼,或者像我一樣一段一段運行
行情 | HT 15分鐘漲幅超過3.00%:據火幣全球站數據顯示,HT 現報價3.46美元,15分鐘內漲幅超過3.00%,波動較大,請做好風險控制[2019/5/25]
運行按鈕如下
運行按鈕
運行成功后會在項目目錄下生成一個punks.png文件。
punks.png
我們可以直接點擊查看預訓練結果
訓練模型
按照教程,除了使用預訓練模型,我們還可以對模型進行訓練,訓練代碼在項目目錄的train.py文件中。
我們重新回到JupyterLab的Terminal中
打開Terminal
輸入下面指令:
運行過程
這個過程比較漫長,預計1個小時左右,訓練完成后默認會在項目目錄中生成一個out目錄,里面會存放訓練好的權重文件和樣本圖片文件。最終完成訓練的圖片是序號最大的那張,在這個案例中即編號為999的文件。
out目錄
此時回到“我的網盤”,即可看到out文件夾,剛才的訓練過程和結果圖片都在其中。
我的網盤
在訓練使用過程中你還可以查看機器監控,看機器的GPU、內存等使用情況。
機器使用情況
釋放機器
當你的代碼都跑完,不需要使用機器時,可以選擇釋放機器。
在機器租用頁面,你可以看到釋放機器按鈕,在更多按鈕中你還可以看到保存環境功能。
釋放和保存環境
如果你在基礎環境中還安裝了一些其他包,并且想在下次使用的時候想繼續使用,你可以選擇保存環境,保存的環境會存放在你的網盤中。
如果不需要保存環境,直接點擊釋放機器即可。
以下一部分為epoch訓練后生成的圖片:
訓練最終的完成圖如下
GANs生成圖
關于GANs
IanGoodfellow等人在2014年的一篇論文中首次提出生成對抗網絡,它的實現方式是通過同時使用生成模型和判別模型,兩個模型相互競爭,從而訓練出圖片。這一過程可以這樣簡單解釋,生成模型的作用類似于一個人不斷地創造假的《蒙娜麗莎》,他要在創造過程中不斷提升其和真畫的相似度,判別模型則類似于鑒別師,他負責鑒別和確認假畫。兩個人相互競爭,雙方提升各自的創造方法和鑒別方法,直到假畫達到與真畫難以區分的程度。
在CrypoPunksGAN項目中所用到的算法是SN-GAN,即SpectralNormalizationforGenerativeAdversarialNetwork,訓練過程更穩定,更容易收斂,文獻內容可參考?https://arxiv.org/abs/1802.05957?。
信標鏈 上周我們發生了一個小事故,在大約一個小時的時間里,信標鏈的參與度下降了8%左右,事件發生后,我們在Discord頻道展開了大量討論,開發者們查看了是誰丟失了區塊proposal,很快.
1900/1/1 0:00:00“冷暖反轉”: 近日,美聯儲加息冷空氣襲來。據悉,本次冷空氣具有時間周期長、覆蓋范圍廣、降溫力度大等特點,并且可能會在縮表的影響下再度升級.
1900/1/1 0:00:00在過去的6個月里,各種各樣的媒體都在努力為“Web3是什么”這個問題提供答案。與此同時,“Web3”受到了強烈的質疑,這些聲音主要來自對加密貨幣整體持根本懷疑態度的人.
1900/1/1 0:00:00DeFi數據 1.DeFi代幣總市值:1370.61億美元 DeFi總市值數據來源:coingecko2.過去24小時去中心化交易所的交易量:581.
1900/1/1 0:00:00炒作完區塊鏈就換個更新的概念,搭載元宇宙炒作NFT。基于區塊鏈的NFT產品安全嗎?我一直說,在互聯網時代,所謂的信息安全就是個偽命題,沒有絕對的安全.
1900/1/1 0:00:00據歐科云鏈鏈上天眼團隊對Ronin橋被盜事件分析:1.Ronin是GameFi項目AxieInfinity做的游戲以太坊側鏈.
1900/1/1 0:00:00