∞ stream of AI generated art. Explore the infinite creativity of this AI artist that was trained on a carefully selected set of cubist art pieces. Refresing the page will generate new paintings. Make sure you the ones you want to keep.
AMA: We are the Google Brain team. We'd love to answer your questions about machine learning. Discusssion We’re a group of research scientists and engineers that work on the Google Brain team. Our group’s mission is to make intelligent machines, and to use them to improve people’s lives. For the last five years, we’ve conducted research and built systems to advance this mission. We disseminate our
データサイエンティストのMax Woolf氏は12月15日、AI生成による多数の「架空のポケモン」画像をSNS上で公開した。細部におかしさは見えるものの、意外にも『ポケットモンスター』シリーズのスタイルを捉えた仕上がりとなっている。 今回公開されたのは、192匹にもおよぶ実在しないポケモンの画像だ。すべて、『ポケットモンスター』公式の画像を学習したAIによって生成されている。自動生成だけに、じっくりと眺めると目の位置がおかしかったり、どういう生物なのか検討もつかない謎の存在も散見される。また、どちらかといえば小物やアイテムに見えてしまう画像も。しかし、いずれの画像も同作のアートスタイルをよく捉えている印象で、違和感のないポケモンも生み出されている。緑色のポケモンには植物を感じさせるデザインが施されていたりと芸が細かい。ついつい個々のポケモンのタイプを推察してしまうようなデザインになっている
with Image.open("karen.jpg") as img: img = img.resize((img.width//2, img.height//2), Image.BICUBIC) # 1/2にリサイズ(メモリ対策) original = np.asarray(img, np.float32) / 255.0 # [0, 1]のNumpy配列に 後で使うのでNumpy配列としても保持しておきましょう。 2. エッジ検出 最終的にはこの画像を0,1に変換したいのです(二値化)。これは画像の内容にもよりますが、アニメ画像の場合は軸を求める際に、塗りつぶされた領域よりも輪郭線を見てほしいので、エッジ検出を行ってみました。特徴量を抽出しているイメージです。エッジ検出の前には一度グレースケール化をします。エッジ検出はPILの場合はImageFilter.FIND_EDGESでできま
A state-of-the-art AI that draws custom anime portraits, just for you! This machine learning artist figures out your preferences and creates a perfect character illustration in 4 easy steps. If it sounds like magic, that's because it is! It's totally free to use! Start Now! Use your character in a game! Introducing Arrowmancer. Meet unique, beautiful characters! Import your own from Waifu Labs! Yo
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