500ドルの｢髭剃りエフェクトAI｣、2500万ドルをかけたプロのVFXをあっさり超える
500ドルの｢髭剃りエフェクトAI｣、2500万ドルをかけたプロのVFXをあっさり超える2018.02.09 09:007,158 中川真知子 見た時、リアルに震えました…。 『ジャスティス・リーグ』のヘンリー・カヴィル髭問題ってご存知ですか？ 『ジャスティス・リーグ』でスーパーマンを演じることになっていたカヴィルですが、撮影時期が被っていた『ミッション・インポッシブル6』では髭を生やしたキャラクターを演じることになっており、さらにパラマウントと｢髭を剃らない｣契約が交わされていたために、ワーナー側が『ジャスティス〜』のスーパーマンにデジタル処理で髭剃りをさせたというものです。 ヒゲ処理含めて再撮影費用に約2,500万ドル（約27億円）かかっただけでなく、処理後の顔が違和感だらけ（私はそこまで変だと思いませんでしたが）でファンから大変不評でした。 そしたら、ですよ。とんでもない事がおきたん
ないんたんの天気予報と画像処理アルゴリズム（2014年9月13日 情報科学若手の会）
ないんたんの天気予報と 画像処理アルゴリズム (http://j.mp/ninetan2014) Kentaro Imajo (@imos) 第47回 情報科学若手の会 （2014年9月13日）
ノイズの話 - Pentanium Blog?
これはレイトレ合宿2!!アドベントカレンダーの4週目の記事です。 梅雨真っ盛りでぱっとしない天気が続きますがレイの追跡の具合はいかがでしょうか。 7月に入ったとはいえアドベントカレンダーはまだまだ序盤。 後のほうにガチな人がいらっしゃるのでレイトレと関係あるのか微妙なネタでもまだ許されると信じていきます。 さて、レンダリングしているとテクスチャが欲しくなって、とりあえずチェッカーをつくってみたりします。 それに飽きてきたらノイズです。ノイズですよねッ!? もうノイズがあるだけでそれはそれはCGらしくなります。 しかも模様だけにとどまらず、バンプやディスプレイス、プロシージャルなオブジェクトと使い道もたくさんある素敵なやつです。 そんなわけでちょっとノイズでも作ってみようかと思います。 とりあえず2Dの画像をつくることにして、深いことを考えずに乱数で埋め尽くすとこんな感じになります。 flo
表情をリアルタイム解析してあの人の顔に超変身できるアプリ「怪人百面相」
先日、有名人など別の顔にリアルタイムで変身できるiPhoneアプリ「怪人百面相」をリリースしました。顔の表情や頭の動きをリアルタイムで解析して、反映させることができるのが特徴です。 百聞は一見にしかず、以下の動画をご覧ください。 こんな風に、有名人や漫画のキャラクターなど、別の顔にリアルタイムで変装できます。 自分の好きな顔写真から変装するマスクを作ることもできます。 その人によってピッタリハマる写真があるようで、自分は天空の城ラピュタのムスカの写真や、孫さんの写真がハマりました。ムスカや孫さんと何か縁があるのかもしれません。ぜひ、みなさんもいろいろ試してみて、お気に入りの写真をみつけてみてください。 顔の特徴点をトラッキング 仕組みですが、以下のように数十点ほどの顔の特徴点をトラッキングしています。 スマートフォンでも実用的な速度で動作するライブラリを独自で開発しました。 特に口は多くの
MITの開発した、画像処理用プログラミング言語「Halide」【サイエンスニュース】 ｜ ガジェット通信 GetNews
パソコンを始めとして、様々な電子機器で、高度な画像処理が求められるようになってきている。 スマートフォンのアプリやデジカメでも、本格的なフォトレタッチ機能が搭載されており、これらを利用している人も多いだろう。 こうした画像処理プログラムの開発でキーとなるのが「並列化」だ。画像を処理する場合、大量のデータに対して同じ変換処理を行っていくことが多い。こうした処理を行う際、画像を細かな単位に分割して、同時に処理を行うことができれば実行時間を短くできる。今ではスマートフォンにも搭載されているGPUは、処理を同時並列的に、実行するために設計された画像処理用のプロセッサだ。しかし、並列処理に最適化されたプログラムコードを書くのは、非常に手間がかかる。プログラマーは、どのようなアルゴリズム（計算方法）で画像処理を行うかということに加え、それをどう並列化するかということまで考えないといけないからだ。 MI
画像の専門家も「魔法のようだ」と驚愕！ ピンぼけ写真を修復できるプログラムが開発される | ロケットニュース24
画像の専門家も「魔法のようだ」と驚愕！ ピンぼけ写真を修復できるプログラムが開発される 2012年10月26日 わーん、街で偶然アイドルを見かけたから急いでカメラのシャッター切ったら案の定ピンぼけして、どこかのおばちゃんみたいに見えるわーっ！ 街の名前が書かれた看板の字すらボケすぎて何がなんだかわからんわーっ！ これじゃ何の証拠にもならへんやーんっ!! そんなアナタの切実なお悩みが近々解消されるかもしれないから、ピンぼけデータもしっかり保存しておくといいかもしれぬぞ。 というのも、ピントや手ぶれなどでぼやけている写真を修復してくれるプログラム「SmartDeblur」がプログラマーVladimir Yuzhikov氏によって開発されたというのである。 例えばピンぼけした風景の元画像と、処理後の画像を見てみると、その差は歴然！ それまで何がなんだか区別できなかったボケボケの風景が、プログラム
画像処理でのPythonの利用
【DL輪読会】Perceiver io a general architecture for structured inputs & outputs Deep Learning JP
PyPy Status Blog JA
Pyrlangでは、BEAMの約２５％の命令を実装しました。現在Pyrlangがサポートしている機能は、整数の計算、クロージャ、例外処理や、アトム（atom）、リスト、組みへのいくつかの操作、ユーザーモジュール、及びシングルコア上のマルチプロセスです。Pyrlangはまだ開発している最中です。
YouTube人気急上昇
【マイクラ】古代都市再生計画 Part22 (真・地下帝国クラフト生活)【ゆっくり実況/マインクラフト/Minecraft】
Effects - PhotoFunia
Performing image editing and applying picture effects to any image is a time consuming exercise that is fit only for an avid photoshop user. If you’re looking for a quick and professional picture effects online service, then PhotoFunia is the solution you’ve been looking for. With PhotoFunia you can edit photos online for free in a matter of seconds resulting in high quality photo collages. Not on
2012-02-04
以前のエントリでも述べましたが、bag of visual words（BoVW）は一般物体認識における標準的な画像特徴表現であり、非常によく用いられます。ですが、BoVWはこの３年ほどで急速に進歩しており、よく見られる「k-meansでクラスタリング → ヒストグラム作成 → 非線形SVM」という定石は既に時代遅れのものとなりつつあります。 今日は、BoVWに関連する最近のトレンドをいくつか見てみたいと思います。実は、これは一般物体認識の大規模化と深い関わりがあります。古典的なBoVWでは非線形カーネルの利用が必要でしたが、最近の手法は線形識別器を直接適用できるように考えて設計されています。ここがうまくいけばあとは、いかにして大規模な線形識別器を学習するか、という機械学習やデータマイニング等でよく議論される問題まで落ちてきます。これにより、一般物体認識もかなり大きな規模のデータで学習・認
Convert, Edit, Or Compose Bitmap Images @ ImageMagick
ImageMagick ImageMagick® is a free, open-source software suite, used for editing and manipulating digital images. It can be used to create, edit, compose, or convert bitmap images, and supports a wide range of file formats, including JPEG, PNG, GIF, TIFF, and PDF. ImageMagick is widely used in industries such as web development, graphic design, and video editing, as well as in scientific research,
SIPI Image Database
File Format and Names Note: It is the database user's responsibility to figure out how to read the images into whatever computer they will be using, and how to access the files from within application programs. USC-SIPI does not have the resources to provide assistance in these areas. If you are in doubt about whether or not you will be able to read the images on your computer, please check with y
The Berkeley Segmentation Dataset and Benchmark
New: The BSDS500, an extended version of the BSDS300 that includes 200 fresh test images, is now available here. The goal of this work is to provide an empirical basis for research on image segmentation and boundary detection. To this end, we have collected 12,000 hand-labeled segmentations of 1,000 Corel dataset images from 30 human subjects. Half of the segmentations were obtained from present
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MIRU2013チュートリアル：SIFTとそれ以降のアプローチ
本の画像から様々な情報を読取るアプリ（SimpleStyle第116回） | ライフハッカー・ジャパン
大規模画像認識とその周辺
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驚きの写真修正と、「修整度」解析ツール
Caltech 101 - Wikipedia