すごい時代がきた 「おっさんの映像をリアルタイムで美女に変換する」AI技術が予想のはるか上行くクオリティー
リアルタイムでおっさんから美女の映像を作り出すAI実験が、「す、すごすぎる！」「ライブでしたらだまされるレベル」と話題になっています。 す、すげーーー！ 実験をしているのは、3DアーティストのHirokazu Yokoharaさん（@Yokohara_h）。Twitterに変換前後の映像を並べた動画を投稿しました。 その結果は驚くべきもの。動きが少々カクカクしているものの、Web会議を通じてであれば本物と信じてしまいそうなレベルです。 動作はもちろん、表情も追従。さらに顔だけでなく体形まで女性らしくなっています。髪形は、黒いTシャツをかぶることでロングヘアに変換させました。Tシャツの柄などがときどき変わってしまうので、よく見ていればおかしいと思えますが、ボーッと見ていたらわからないでしょう。ましてや、中身がおっさんなんて絶対に思えない！ 黒いTシャツをかぶり、ロングヘアーを再現させました
“実在しないリアルな顔”を自在に編集できる「StyleRig」 StyleGANで生成した顔の向き、表情、照明を制御
Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 独MPI Informatics、仏Technicolor、仏Valeo.ai、米スタンフォード大学による研究チームが開発した「StyleRig」は、機械学習が生成したリアルな、だが実在しない人物の顔（静止画）を自在に編集できるシステムだ。 顔の向きや表情、光の当たり方などを変更できる。 今回の手法は、GAN（Generative Adversarial Network）を用い、リアルな顔画像を生成するNVIDIAの「StyleGAN」をベースにしている。 StyleGANは、高解像度の人物画像や2つの顔を組み合わせた合成画像を生成するスタイル変換ネットワークで、実在しないがリアルな顔を出
GANを用いた二次元美少女全身画像生成
IntroductionProgressiveGANやStyleGAN等、GANの発展により1024✕1024といった高解像度かつ綺麗な画像生成を行えることが可能になってきました。しかし、それらはあくまでも顔画像の生成に留まっており、以下の図のように人間の全身画像といったより複雑な画像に関しては依然として生成は難しいままです。 Koichi Hamada, et al., “ Full-body High-resolution Anime Generation with Progressive Structure-conditional Generative Adversarial Networks”そこで、今回は二次元美少女の顔画像生成という観点ではなく、全身画像に観点を置いて生成を試みたのでその結果について述べていきます。先に述べておきますが、全身と名づけておきながら実際は腰ぐらいまで
AIで「架空のアイドルの顔」を自動生成できるサービス登場 VTuberデビューも視野
ベンチャー企業のジーンアイドル（東京都千代田区）は6月10日、AIを活用して架空のアイドルの顔画像を自動生成できるサービス「A.I.dols Codebase」のβ版をリリースした。ブロックチェーン技術も活用し、生成したアイドルとユーザーの情報をひも付けて管理できる点が特徴。ゆくゆくは、架空のアイドル同士がユニットを組んでオリジナルソングを歌い、バーチャルYouTuber（VTuber）としてライブ活動を行えるようにする。 β版の利用料は無料。当初は顔画像の生成機能の他、架空のアイドル同士を合成し、特徴を受け継いだ新たなアイドルを生み出す機能などを利用できる。 アイドルの生成には、画像を生成するAIと画像を評価するAIを“敵対”させ、精度を向上させる技術「GAN」（Generative Adversarial Network：敵対的生成ネットワーク）を活用している。画像生成用のAIは、実在
「アイドルの顔画像ジェネレーター」をGoogleの機械学習システム「TensorFlow」を応用して開発した人が現る
Googleはディープラーニング・機械学習用のシステム「TensorFlow」をオープンソースとして公開しており、これを応用してディープラーニングできゅうりを選別する「きゅうり仕分け機」を開発した農家も現れています。そんなTensorFlowと画像生成ニューラルネット「DCGAN」を組み合わせて、ゼロからアイドルの顔画像を生成するという試みも行われています。 TensorFlowによるDCGANでアイドルの顔画像生成 - すぎゃーんメモ http://memo.sugyan.com/entry/20160516/1463359395 TensorFlowによるDCGANでアイドルの顔画像生成 その後の実験など - すぎゃーんメモ http://memo.sugyan.com/entry/2016/10/12/084751 「TensorFlowによるDCGANでアイドルの顔画像生成」を行っ
ディープラーニングでおそ松さんの六つ子は見分けられるのか 〜実施編〜 - bohemia日記
前回、おそ松さんたちをディープラーニングで見分けるため、準備編としておそ松さんたちの顔画像を5644枚集めました。 今回はそれを用いて、ディープラーニングで学習させ、判別器を作って検証します。 集めた画像 人物 枚数 例 おそ松 1126 から松 769 チョロ松 1047 一松 736 十四松 855 とど松 729 その他 383 使用フレームワーク 最近GoogleからTensorFlowという新しいディープラーニングのフレームワークが発表されました。 会社のブログに使い方書いたのですが、まだ慣れていないので、今回はchainerを使います。こちらだとすぐに高い成果を上げているImageNetのNINモデル、４層畳み込みニューラルネットワークがサンプルで入っていますので、こちらを改良して使います。 imageNetの使い方は、こちらやこちらを参考にしています。 訓練データセット Im
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AIに撮らせた写真とAIに書かせたコピーで作られた広告風クリエイティブがもはや人類不要レベル