8. 텐서플로 허브를 사용한 실습

 다음 코드는 latent_vector에 지정한 랜덤 시드를 기반으로 얼굴을 생성하는 완전한 예제이다.

import matplotlib.pyplot as plt
import tensorflow as tf
import tensorflow_hub as hub

module=hub.KerasLayer('https://tfhub.dev/google/progan-128/1')
latent_dim=512  # 생성할 샘플의 잠재공간 차원


latent_vector=tf.random.normal([1,latent_dim],seed=13)   #시드를 바꾸면 다른 얼굴을 생성한다.

interpolated_images=module(latent_vector)  # 모듈을 사용해 잠재 공간에서 이미지를 생성

plt.imshow(interpolated_images.numpy().reshape(128,128,3))
plt.show()

 TFHub의 ProGAN 버전은 1024x1024 크기가 아니라 128x128을 사용한다.