ai art detector

ArtBrain: detector de arte con IA

Este repositorio contiene código para la aplicación prototipo desarrollada como parte de mi proyecto de investigación en Maestría en Ciencias de Datos en la Universidad de Nottingham Trent. El repositorio contiene dos aplicaciones principales; una aplicación basada en la nube y una aplicación en el dispositivo.

Contenido

• AppFastAPI: ArtBrain desarrollado utilizando FastAPI.

• AppTFJS: ArtBrain desarrollado con TensorFlowJS.

Instalación

1. Requisitos previos

• Pitón 3.10+

• PEPITA

• GPU compatible con CUDA con al menos 10 GB de VRAM

• También puede ser necesaria la instalación de CUDA.

2. Instalar dependencias

Ejecute el siguiente comando para instalar las dependencias. Recomendado para usar y entorno virtual.

pip install -r requirements.txt

3. Colocación del archivo de modelo

Coloque los archivos del modelo en sus respectivas carpetas. Póngase en contacto con el autor para conocer los modelos entrenados.

4. Ejecutando la aplicación

Para ejecutar la aplicación FastAPI, ejecute los siguientes comandos en la terminal.

cd AppFastAPI 
python3 main.py

Después de la ejecución de esta línea puedes visitar tu localhost para usar la aplicación. Alternativamente, puede usar Docker para alojar la aplicación usando el Dockerfile proporcionado.

Para utilizar la aplicación TensorFlowJS, simplemente abra el archivo js_art_home.html en un navegador web. Asegúrese de tener las carpetas del modelo en el mismo directorio que el repositorio.

Autor

• Ravidu Suien Rammuni Silva