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記事 3件
  • 【できそうなことは】ラクガキから直接美女の写真を生成してみる【だいたいできる】

    2017-01-02 07:00  
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     前回はラクガキ→清書AI→美女生成AI→美女画像という感じでやると意外とよくなることがわかった。 が、ひょっとするとpix2pixの性能というのはそういう問題じゃないのかもしれない。 そこで前人未到の無茶振り、ランダム化したデタラメ画像から写真を学習できるかやってみることにした。すなわち ラクガキ→AI→美女画像 という学習をさせてみた。 すると・・・ なんかできちゃってるのである。 とにかく凄いと思ったのは、 顔の左側の輪郭が、ラクガキだとガタガタであるのに対し、生成された写真ではちゃんと真っ直ぐになってるところ。 眉毛のディティールにも注目 元絵だと左眉がガタガタなのに、生成画像では綺麗な曲線を描いているのだ。こっちはもっとわかりやすいかな。左の輪郭がおかしくなってたり、鼻がひん曲がってたりするんだけど、ちゃんとしてるでしょ。すごいなあ すげえなあ。おい。かなり解像度低く大雑把な感じ
  • 【新年あけまして】下手くそな絵を入力するといい感じにするAIを作った【深層学習】

    2017-01-01 00:08  
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     先日の合宿の成果に気を良くして、さらに改良してみることにした。 というのも先日の合宿の成果では、下手くそな絵はダメだったのだ。 上手い絵を入力しないと大惨事が起きてしまう。 ホラーだホラー そこで私は考えた。 僕達私達の味方であるスーパー人工知能先生に、下手くそな絵を修正していただけないかと。 そこでまず、顔から線画を書いて、書いた線画をランダムに歪ませるプログラムを書いてみた(プログラムは本記事末尾)。 すると楽しい感じのデータが生成される。 右が元ネタ、左がランダムな太さと座標で歪ませたものである。 これを学習させると、半日くらいでこうなった。左がに有力画像で真ん中が生成画像である。ねえ、先生、私怖いわ。こんなことになっちゃって大丈夫ですの?そこで冒頭に盛大に事故った画像を食わせてみるすごいなんかそれっぽくなってるしちょっと唇のあたりはへんだけどでもすげえで、こいつを美女生成AIに食わせてみると・・・・・・・んーま、まあ最初のよりは人間に見えるかな比べてみるとこんな感じである。うーむ。AIすげえなあ。うまくいった例をば。右が入力で、左が生計データ、そして真ん中が生成データである。お正月からAI先生の威力にただただ驚くだけでございます。みなさま、あけましておめでとうございます。 
  • 【ラクガキから】適当に顔っぽい絵を書くと美女が生成されるAIを作ろうとした(でもテキトウではダメだった)【美女】

    2016-12-30 06:26  
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     一夜漬けAI開発合宿で何が作れるか実験してみた。 pix2pixは面白い。 面白いけれども、実用性の点ではどうか。 たとえばうまくいくと こんな感じで左の線画から、右の写真が生成できる。 しかしあんまりうまくいかない場合は まあ比較的うまくいってるかもしれないけど、顔のところで精度がガクッと落ちている。 人間は、顔が大事な生き物である。 体の精度はともかくとして、顔の精度が低いとちゃんとした絵には見えない。 また、もとがテキトーに生成した線画だから仕方がないが、このレベルの線画が描ける人間はそうはいない。  もっとテキトーな線画でなんとかラクをしたいのだ。 たとえば こんな線画である。 ほら、これなら僕にも描けそうじゃ無いの で、結論から先に言うと できてしまった。 あまりにも出来すぎた結果に、僕でさえ「ウソだろ」と声を漏らしてしまった。 生成されていることがわかりやすいように、あえてしくじり気味のやつも挙げると こんな感じである。 解像度が低いものをまぜてしまうと こんな感じ なぜか描いてない手が現れてる。でも、「それっぽい」ところが凄い。 他の表情も描ける。 ちょっと眠そうに書くと、ちょっと眠そうな顔が出て来る。 顔をちょっと間延びさせると 別人っぽい顔になる。 これ、嘘のようで本当に自動生成された画像だ。 さて、こんなAIができたのが、たったの一晩なのだ。 今のAIはそこまで来ているである。ちなみに、こんなに速い速度で学習ができるということは、今年の10月までは想像もできなかった。 ではどうやってこのAIを作るか まず準備するものは ・特定人物のテレビ放送をキャプチャしたデータ群(400枚程度) ・画像認識ライブラリ dlib ・TITAN X搭載マシン である。 我々日本人は、著作権法47条の7項にもとづき、情報分析を目的として著作物を機械学習させるために複製・加工することができる。 それを利用してテレビ放送から特定の人物数人の登場場面を抜き出した。ここは気合で手作業で行った(学習時間以外で最も時間がかかったのはこの部分である)。 次に、dlibをインストールする(これもかなり手間が多かった)。 dlibとは、顔の検出と、顔パーツの検出をしてくれるライブラリである。 dlibを使うと、左のような画像を入力すると、右のような線画を生成させるプログラムを書くことができる(この画像はぱくたそからお借りしています)。 これはもとからdlibに入っているface_landmark_detection.pyを改造して作った。 基本は顔検出して、顔のパーツの輪郭を描いた線画とのセットを沢山つくる。 顔抜き出し用のソースコードはこの記事の末尾の会員向けページに。 dlibがうまく認識出来ない画像ももちろんあるが、それは今回は学習させないことにした。 そしてひたすら沢山の画像を生成して・・・といっても、今回は顔に絞り込んだのでそう沢山は必要ないだろうと思って全体で取りこぼしぶんもふくめて300枚程度のデータセットをpix2pixに6時間程度学習させた。 その結果が冒頭に示した結果である。 ただし、欠点もある。 それは、絵が下手だと、やっぱりひどい顔になってしまうことだ。 ギャーーーー!!タッチパッドで書いた絵とはいえひどすぎる。 絵心が多少はないとダメっぽい。しかし絵などおれに描けるわけがなかろう そこで、おれの顔から線画を取り出し、それを美女に変換してみることにした。 おおお!!これは!! おれの顔(右)→線画(左)→美女(真ん中)の生成に見事成功しとる!! しかしなんとなくブサイクになってしまっているのはもはや諦めるしかないのか。 ちなみにモデルさんの顔でやると ちゃんとそれっぽい美人になる。顔のパーツの配置とバランスが大事なのね。 ちなみに、これは顔のどアップで学習させているので、引きの映像でやると大惨事が 面白すぎる 個人的には、この結果は率直に言って驚異である。 いや、もちろん、できるんじゃないかなあ、というある程度の勝算があってやってみたわけだけれども、実際にできてしまうとビックリすぎる。