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0. 概要 ドメインの異なる画像を学習できるCycleGANを動かす。 このネットワークは何ができるかというと、「馬」と「しまうま」の画像両方を学習させると、どうしたら互いの画像を相互変換可能かを学習でき、最終的に馬の画像を入れると形はそのままで色合いをしまうまに変換してしまうなんてことができるそう。 他にも線分のみのキャラクターを入れると、2次元のかわいらしい絵に変換してくれたりだとか、使い道は多そう! このようにテクスチャーの変更が得意なネットワークです。一方、形の変換までは苦手だそう。 以下、実装 https://github.com/xhujoy/CycleGAN-tensorflow 1. 動作環境
今回は、NNabla のサンプルプログラム CycleGANで馬をシマウマに変換してみたいと思います。 こんにちは cedro です。 最近、NNabla の GAN のサンプルプログラムが充実して来ていて、GAN 好きの私にとっては嬉しい限りです。前々回は、 PGGAN についてご紹介しましたが、今回は CycleGAN です。 CycleGAN とは、2つのドメインを相互に変換することを学習するニューラルネットワークです。例えば、絵画と写真を相互に変換するとか、馬とシマウマを相互に変換するとか、夏景色と冬景色を相互に変換するとか、などを可能にします。 どうやって学習するかと言うと、DCGANとか PGGAN はランダムノイズから Generator が画像を生成し Discrminator と切磋琢磨で学習します。 一方、CycleGAN はドメインAの画像をドメインBの画像に Gen
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