LaMuse : utilisation de méthodes de deep learning pour créer des sources d'inspiration pour les peintres. Ce travail est issu des travaux d'Emmanuelle Potier et fait en collaboration avec elle.
Le projet est composé d'un moteur de génération back-end et autonome, puis un site web front-end http://lamuse.univ-reims.fr permettant d'en faire des démonstrations grand public.
https://trello.com/projets4122/home
La façon la plus simple pour installer Lamuse et de l'exécuter est de récupérer un package python .whl et de l'installer avec pip.
Pour ce faire :
- Avoir installé Python3
- Télécharger la derniere version du
.whl. - Exécuter
python3 -m pip install <fichier.whl> - Installer tous les packages nécessaires à l'éxécution de Lamuse, tels que spécifiés dans le fichier
requirements.txtdisponible sur git :python3 -m pip install -r requirements.txt.
Ensuite on peut exécuter Lamuse avec la commande python3 -m LaMuse.LaMuse. L'option --help énumère tous les paramètres configurables.
Le code se trouve dans :
LaMuse.pytools/Muse_RCNN/( Ce dossier utilise le dépôt de matterport Mask_RCNN : https://github.com/matterport/Mask_RCNN)
Pour fonctionner il est nécessaire d'aouter à la racine du projet le fichier mask_rcnn_coco.h5 détaillant les poids du modèle Mask_RCNN.h5 (modèle Keras).
Le code Python est censé être invoqué depuis la racine du dépôt. Pour l'instant certains chemins sont codés en dur.
Pour lancer un exécutable, il faut donc faire :
python3 -m tools.create_original_case_study
python3 -m LaMuse --demo
AttributeError: module 'keras.engine' has no attribute 'Layer'