ai art detector

ArtBrain: كاشف الفنون بالذكاء الاصطناعي

يحتوي هذا المستودع على تعليمات برمجية لتطبيق النموذج الأولي الذي تم تطويره كجزء من مشروعي البحثي في ​​ماجستير علوم البيانات في جامعة نوتنغهام ترنت. يحتوي الريبو على تطبيقين رئيسيين؛ تطبيق قائم على السحابة وتطبيق على الجهاز.

محتويات

• AppFastAPI: تم تطوير ArtBrain باستخدام FastAPI.

• AppTFJS: تم تطوير ArtBrain باستخدام TensorFlowJS.

تثبيت

1. المتطلبات المسبقة

• بايثون 3.10+

• نقطة

• يدعم CUDA وحدة معالجة الرسومات مع ذاكرة فيديو بسعة 10 جيجابايت على الأقل

• قد يكون تثبيت CUDA مطلوبًا أيضًا.

2. تثبيت التبعيات

قم بتشغيل الأمر التالي لتثبيت التبعيات. يوصى باستخدامه والبيئة الافتراضية.

pip install -r requirements.txt

3. وضع ملف النموذج

ضع ملفات النموذج في المجلدات الخاصة بها. اتصل بالمؤلف للحصول على النماذج المدربة.

4. تشغيل التطبيق

لتشغيل تطبيق FastAPI، قم بتشغيل الأوامر التالية في الجهاز.

cd AppFastAPI 
python3 main.py

بعد تنفيذ هذا الخط يمكنك زيارة المضيف المحلي الخاص بك لاستخدام التطبيق. وبدلاً من ذلك، يمكنك استخدام Docker لاستضافة التطبيق باستخدام ملف Dockerfile المتوفر.

لاستخدام تطبيق TensorFlowJS، ما عليك سوى فتح الملف js_art_home.html في متصفح الويب. تأكد من وجود مجلدات النموذج في نفس الدليل الموجود في المستودع.

مؤلف

• رافيدو سوين راموني سيلفا