【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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