Generador de Rostros GAN

Implementación en Python de GAN para generar rostros humanos realistas usando aprendizaje profundo.

🎯 Descripción del Proyecto

Este proyecto implementa una Red Generativa Adversarial (GAN) para generar rostros humanos sintéticos. El modelo aprende de un conjunto de datos de imágenes de rostros reales y crea nuevos rostros de aspecto realista que no corresponden a ninguna persona real.

🚀 Características

• Arquitectura de Aprendizaje Profundo: Usa GAN con redes Generador y Discriminador
• Salida de Alta Calidad: Genera rostros humanos realistas
• Personalizable: Parámetros ajustables para diferentes resultados
• Visualización de Entrenamiento: Seguimiento de pérdidas en tiempo real y generación de muestras
• Fácil de Usar: Interfaz simple para generar nuevos rostros

📋 Requisitos

• Python 3.8+
• TensorFlow 2.x o PyTorch
• NumPy
• Matplotlib
• PIL (Pillow)
• OpenCV

🛠️ Instalación

1. Clona el repositorio:

git clone https://github.com/tuusuario/generador-rostros-gan.git
cd generador-rostros-gan

2. Crea un entorno virtual:

python -m venv venv
source venv/bin/activate  # En Windows: venv\Scripts\activate

3. Instala las dependencias:

pip install -r requirements.txt

📊 Conjunto de Datos

Este proyecto utiliza conjuntos de datos de rostros como:

• CelebA (Rostros de Celebridades)
• FFHQ (Flickr-Faces-HQ)
• Conjuntos de datos personalizados de rostros

Coloca tu conjunto de datos en el directorio data/ siguiendo esta estructura:

data/
├── train/
│   ├── img1.jpg
│   ├── img2.jpg
│   └── ...
└── test/
    ├── img1.jpg
    └── ...

🔧 Uso

Entrenar el Modelo

python entrenar.py --epochs 100 --batch_size 32 --learning_rate 0.0002

Generar Nuevos Rostros

python generar.py --num_images 10 --output_dir ./rostros_generados/

Evaluar el Modelo

python evaluar.py --model_path ./modelos/generador.h5

📁 Estructura del Proyecto

generador-rostros-gan/
├── data/                   # Directorio de datos
├── modelos/                # Modelos guardados
├── rostros_generados/      # Imágenes generadas
├── notebooks/              # Jupyter notebooks
├── src/                    # Código fuente
│   ├── __init__.py
│   ├── modelo_gan.py      # Arquitectura GAN
│   ├── cargador_datos.py  # Preprocesamiento de datos
│   ├── entrenamiento.py   # Lógica de entrenamiento
│   └── utilidades.py      # Funciones utilitarias
├── config/                 # Archivos de configuración
│   └── config.yaml
├── requirements.txt        # Dependencias
├── entrenar.py            # Script de entrenamiento
├── generar.py             # Script de generación
├── evaluar.py             # Script de evaluación
└── README.md              # Este archivo

⚙️ Configuración

Edita config/config.yaml para personalizar:

• Tamaño de imagen y canales
• Arquitectura de red
• Parámetros de entrenamiento
• Funciones de pérdida
• Configuraciones de optimización

📈 Resultados

El modelo genera rostros sintéticos de alta calidad después del entrenamiento. Ejemplos de rostros generados:

🔍 Arquitectura del Modelo

• Generador: Transforma ruido aleatorio en imágenes de rostros realistas
• Discriminador: Distingue entre rostros reales y generados
• Función de Pérdida: Pérdida adversarial con pérdida perceptual opcional
• Optimización: Optimizador Adam con programación de tasa de aprendizaje

📊 Métricas de Rendimiento

• Puntuación FID: Mide la calidad de las imágenes generadas
• Puntuación IS: Inception Score para evaluación de diversidad
• Pérdida de Entrenamiento: Curvas de pérdida del Generador y Discriminador

🤝 Contribuciones

1. Haz fork del repositorio
2. Crea una rama de característica (git checkout -b feature/caracteristica-increible)
3. Confirma tus cambios (git commit -m 'Añadir característica increíble')
4. Empuja a la rama (git push origin feature/caracteristica-increible)
5. Abre un Pull Request

📧 Contacto

Tu Nombre - tu.email@ejemplo.com

Enlace del Proyecto: https://github.com/tuusuario/generador-rostros-gan

---