【AI】ピカソで川越を変換する。A Neural Algorithm of Artistic Style
最終更新日: 2018/05/19 1:28pm
こんにちは。経理の小高です。
今日の川越は（曇りですが）ちょうどよい気温。風が気持ちのいい土曜日です。
前回の「【AI】セザンヌで川越を変換する。A Neural Algorithm of Artistic Style」では、セザンヌのテクスチャに時の鐘などの写真を乗っけてみました。のどかな雰囲気の「絵」になりました。
「それではピカソだとそういう風になるの？」というのは当然の疑問。
有名なキュービズムの絵をテクスチャにしてみます。最初は「泣く女」です。
次がゲルニカ。
図：ピカソ ゲルニカ（1937年）https://upload.wikimedia.org/wikipedia/en/7/74/PicassoGuernica.jpg
まずは、時の鐘です。
図：時の鐘（弊社撮影）
この写真をピカソのテクスチャに乗せると下のようになりました。
それっぽくないですか？
図：時の鐘 ピカソ「泣く女」風
図：時の鐘 ピカソ「ゲルニカ」風
次は埼玉りそな銀行川越支店。
図：埼玉りそな銀行川越支店（弊社撮影）
この写真は以下のようになりました。
格好いい。
図：埼玉りそな銀行川越支店 ピカソ「泣く女」風
図：埼玉りそな銀行川越支店 ピカソ「ゲルニカ」風
最後が川越商工会議所です。
図：川越商工会議所（弊社撮影）
図：川越商工会議所 ピカソ「泣く女」風
図：川越商工会議所 ピカソ「ゲルニカ」風
どうでしたでしょうか？？
これらは
Image Style Transfer Using Convolutional Neural Networks, Gatsy L.A et al [2016]
のアルゴリズムを使って、Preferred Networks(pfn)さんの
chainer-gogh （https://github.com/mattya/chainer-gogh）
で作成しています。
Gatysらのペーパーはとても面白いもの（興味深いの意味です）でして、そこから派生したアルゴリズムについてもリサーチしています。
上のpfnさんのプログラムはChainer v1のものですので、現在、Chainer v4用に書き直させてもらっているところです。
この中で、Gatysらの論文とプログラムとの間に不一致がありましたので、その分も同時に修正しています。現在、新しいプログラムでテストしている感じでは、結果の画像に大きな差異はなさそうなので安心しました。pfnさんのプログラムは、論文の設定よりもはっきりとコンテンツが浮かび上がる（コンテンツの再構築に使っている畳み込み層の選択によります）のですが、論文にしたがった方が表現に幅（Diversity）が出そうです。
詳しくは、プログラムが公開できるようになったタイミング（きれいに書き直したら）で報告したいと思います。
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