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Gaugan in React

Typescript
Tensorflow.js
Gaugan
React

Remake de NVIDIA Canvas avec Gaugan en TensorFlow.js sur React

Gaugan

🎨 Gaugan in React


🚧 IN PROGRESS

https://github.com/salim4n/gaugan-react

https://gaugan-react.vercel.app/

Remake de NVIDIA Canvas avec Gaugan en TensorFlow.js sur React

Ce projet vise à recréer l’expérience immersive de NVIDIA Canvas en utilisant le modèle Gaugan, mais cette fois-ci, nous l’implémentons dans une application web moderne avec React et TensorFlow.js. L’application permettra aux utilisateurs de transformer des esquisses simples en œuvres d’art réalistes grâce à l’inférence en temps réel, exploitant la puissance de WebGL pour des performances optimales dans le navigateur.

Problème Rencontré : Configuration du Modèle et Labels Attendus

Actuellement, je fais face à un défi dans le développement de mon projet de remake de NVIDIA Canvas avec le modèle Gaugan en TensorFlow.js sur React. En effet, je n’ai pas accès à la configuration complète du modèle, ce qui m’empêche de connaître les labels attendus pour l’inférence. Sans ces informations cruciales, il est difficile de garantir que les entrées fournies par les utilisateurs seront correctement interprétées par le modèle, ce qui pourrait affecter la qualité des images générées. Je cherche donc des ressources ou des conseils pour obtenir la configuration du modèle et les labels nécessaires afin de poursuivre le développement de manière efficace.

Fonctionnalités Clés

  • Interface Utilisateur Intuitive : Une interface conviviale qui permet aux utilisateurs de dessiner facilement des formes et des lignes, qui seront ensuite transformĂ©es en paysages rĂ©alistes.

  • Modèle Gaugan : IntĂ©gration du modèle Gaugan pour gĂ©nĂ©rer des images Ă  partir de croquis, offrant une variĂ©tĂ© de styles et de textures.

  • Performance OptimisĂ©e : Utilisation de TensorFlow.js pour exĂ©cuter le modèle directement dans le navigateur, garantissant une expĂ©rience fluide sans nĂ©cessiter de serveur backend.

  • Support Multiplateforme : Accessible sur tous les appareils modernes, y compris les ordinateurs de bureau et les tablettes, grâce Ă  la compatibilitĂ© de React.

  • Partage Facile : FonctionnalitĂ© permettant aux utilisateurs de sauvegarder et de partager leurs crĂ©ations sur les rĂ©seaux sociaux.

Ce remake de NVIDIA Canvas avec Gaugan en TensorFlow.js sur React promet d’être une plateforme innovante pour les artistes et les amateurs d’art numérique, rendant la création artistique plus accessible et interactive.