ベクトル埋め込みの最適化によるアイデンティティを保ったキャラクター生成 Preferred Networks Research & Development
本記事は、2022年夏季インターンシッププログラムで勤務された早川知志さんによる寄稿です。 はじめまして。2022年度のPFN夏季インターンに参加した早川知志です。普段はオックスフォード大学で数学（確率論・数値解析）の博士学生をしており、確率測度の離散化やそれにまつわる理論や応用に興味があります。 今回は、大学でやっていることとは趣旨を変えて、深層学習のエンターテインメント応用として二次元キャラクターの学習・生成タスクに取り組みました。 学んだキャラクターのCLIP embeddingを用いた生成例 1. Motivation オリジナルのキャラクターを描くときに角度や表情を微調整するのには途轍もない労力が必要です。筆者はイギリスでのロックダウン以来趣味でイラストや漫画を描こうとすることが増えたのですが、その過程でこのことに気付きました。生成モデルの力を借りて今までに描いたことのない構図で
GANでピカチュウを描いてみる
GANでピカチュウを描いてみる TL;DR GAN(Generative Adversarial Network)でピカチュウを描いてみるというネタです。 googleでポケモンの画像を集める。 ピカチュウの画像をCNNで選定する。 GANでピカチュウを描く。 完全なコードは以下で参照できます。 https://github.com/lhideki/gan-pikachu 環境 言語/フレームワーク Python keras tensorflow Jupyter Notebook ハードウェア CPU: 4Core 3.4GHz MEM: 24GB GPU: GTX1060 6GB googleでポケモンの画像を集める データセットとして大量のピカチュウの画像が必要です。 今回は、googleを利用して画像データを集めます。 google-image-downloadのインストールと設定
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