StarGANで顔イラストの表情変換 - Qiita
Chainer Advent Calendar 2017の8日目です。 ちえなちゃんの表情変化。テンプレートはこちらを使用。 はじめに スタープラチナに殴られたようなイラストをGANで生成することを生きがいとしています。 ここ1~2ヶ月、GAN界を大きく進歩させる研究が続々と発表されました。Imagenet画像を生成したり、1024x1024の解像度で生成ができるようになったり、pix2pixの精度を上げたり、バリエーションを高めたりなどなど。 今回は約2週間前にarxivに投稿されたStarGANという手法をchainerで実装したいと思います。これはCycleGANのようなドメインペア間の画像変換を、多対多で変換できるように拡張した手法です。ちなみに著者らによる公式実装も公開されています。 (論文の図から引用。顔の表情を変えたりすることができる。) まずはStarGANについて簡単に説
alternative illustration2vec（高次元タグ予想器）について - にほんごのれんしゅう
alternative illustration2vec（高次元タグ予想器）について 図1. 予想結果のサンプル はじめに 今回はillustration2vecを去年10月に知り、実装法を模索していたが、Kerasでの転移学習と、目的関数を調整することで同様の結果が得られるのではないかという仮説に基づいて、検証実験を行った。 illustration2vecのような画像のベクトル化技術に関してはアプローチは複数用意されており、どのような方法がデファクトかつ、もっとも精度が良いのかわかっていない。 以下、私が考えた３つの方法を記す。 1. VGG16などの学習済みモデルの出力部分のみを独自ネットワークの入力にすることで、タグ予想問題に切り替える 2. 上記のアプローチをとるが、入力に途中のネットワークのレイヤのベクトルも入力に加える 3. キャラクタ判別問題などにタスクを切り替えて、タスク
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