手描きキャラクターに深層学習で影 カラーでも
Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 米メリーランド大学ボルチモアカウンティ校とProject HATによる研究チームが開発した「Learning to Shadow Hand-drawn Sketches」は、キャラクターに影を自動的に追加できる、深層学習を用いた手法だ。 影付きスケッチを直接生成するのではなく、スケッチとは別に影画像だけを生成しているのが特徴。このため、スケッチと影を別々のレイヤーにし、それぞれを別個に編集できる。生成した影はそのまま使用でき、より高い品質を望む場合にはユーザーがさらに修正できる。 提案モデルは、 GAN（Generative Adversarial Network）をベースに、2次元スケッ
顔画像生成のためのデータセットを作る - すぎゃーんメモ
動機 TensorFlowの登場をきっかけに 機械学習によるアイドル顔識別 という取り組みをしていて、3年以上かけてコツコツとアイドルの自撮りを収集してラベルをつけてデータセットを作ってきたけど、 アイドルヲタクはもう辞めてしまって 現場にも全然行かなくなり、卒業・脱退の情報を追いながらラベルを更新していく作業を続ける情熱はすっかり薄れてしまった。 もうアイドル顔識別プロジェクトは終了にしよう、と思った。 しかし折角今まで集めたデータを捨ててしまうのは勿体無い。せめて最後に何か活用できないものか。 と考えて、「画像生成」に再び取り組んでみることにした。 過去に試したことはあったけど、それほど上手くはいっていない。 TensorFlowによるDCGANでアイドルの顔画像生成 TensorFlowによるDCGANでアイドルの顔画像生成 その後の実験など この記事を書いたのが2016年。 この後
StyleGANを遊び尽くせ!! ~追加学習不要の画像編集~ - Qiita
はじめに AdventCalender論文24日目担当のぱしふぃんです。 突然ですが,最近このような論文1が出ました。 テスト https://t.co/QoXamqHB9w — ぱしふぃん (@pacifinapacific) December 21, 2019 なんとただの１枚絵をVtuberのモデルにできちゃうのです。ニコニコに上がっている解説動画では賞賛のコメントが多数寄せられていました。 これはすごい！ということで私も読んだのですが、データセットを作る段階ですごい労力を費やしているようでした。３ｄモデル1つ1つを目を閉じたり、開けたり、顔を傾けたりと差分をとり、ラベル付けしていくのはとても大変です。 「そんなラベル付けの手間を失くして似たようなことがやりたい！！」 その一つの可能性として今回StyleGANに着目してみます。StyleGANは滅茶苦茶綺麗な画像を生成できるモデルで
深層生成モデルを巡る旅(3): GAN - Qiita
はじめに 「深層生成モデルを巡る旅」シリーズ第3回はみなさんお待ちかねの（？）GANのまとめです. GANは綺麗な画像を生成することに長けており, その人気はFlowやVAEと比べても圧倒的です. その一方で, 世にはGANの研究があふれていて, 画像生成に限っても把握するのが困難な状態になっています. 本記事では, 元祖から最新の研究に至る歴史の中で重要と思われるものをジャンル別に紹介したいと思います. 今回も画像生成のみを扱います. GANの基本 GANそのものについての解説は日本語のものに限っても既に多数あるので, ここでは簡単に触れることとし, 後に続く各手法の紹介に集中したいと思います. ご存じの方は飛ばしてください. 全体像 A Beginner's Guide to Generative Adversarial Networks (GANs) | Skymind GANは生成
GANによる超解像がもたらす新しい方向性と「The Perception-Distortion Tradeoff」の話 - Think more, try less
CVPR2018にて超解像分野において極めて重要そうだなと感じた論文がありました。Yochai Blauらによる下記の論文です。 [1711.06077] The Perception-Distortion Tradeoff この内容を踏まえて最近の超解像研究の流れをまとめたいと思います。 超解像とは？ 超解像について振り返ります。多くの方がwaifu2xというソフトウェアで一度は目にしたことがあるかもしれません。下記イメージのように低解像の画像を高解像の画像に変換する方法を 超解像（Super Resolution）と呼ばれます。 （参照元：二次元画像を拡大したいと思ったことはありませんか？ - デー） このwaifu2xがざっくりどのように超解像を行っているかというと、ベースはSRCNNというConvolutional Neural Netoworkを使った超解像手法であり、下記のよう
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続・GANによる二次元美少女画像生成 – Lento – Medium
