Drag Your GAN: Interactive Point-based Manipulation on the Generative Image Manifold
Drag Your GAN: Interactive Point-based Manipulation on the Generative Image Manifold Abstract Synthesizing visual content that meets users' needs often requires flexible and precise controllability of the pose, shape, expression, and layout of the generated objects. Existing approaches gain controllability of generative adversarial networks (GANs) via manually annotated training data or a prior 3D
2021/1/8 rinna社のAIが描いた絵、TVアニメ『BEASTARS』第2期のOP背景画に採用 – rinna株式会社
HOME お知らせ 2021/1/8 rinna社のAIが描いた絵、TVアニメ『BEASTARS』第2期のOP背景画に採用 rinna株式会社は、当社が研究開発を進めているGANを応用したAI技術によって自動生成した絵画とパターンデザインが、音楽ユニット・YOASOBIによるTVアニメ『BEASTARS』第2期のオープニングテーマ曲『怪物』のシーン背景画に採用されたことを発表します。 ■背景 rinna社は、MicrosoftのAI＆リサーチ部門でAIチャットボットの研究を行っていたチームがスピンアウトして2020年6月に設立したAI開発企業です。ディープラーニング技術を活用し、AIが文脈に応じた会話文を自動生成して人間と自然に会話する「共感チャットモデル」、AIが話し声や歌声で豊かに感情表現することを可能にする「音声合成システム」などの技術、GAN（General Adversarial
GitHub - TachibanaYoshino/AnimeGAN: A Tensorflow implementation of AnimeGAN for fast photo animation ! This is the Open source of the paper 「AnimeGAN: a novel lightweight GAN for photo animation」, which uses the GAN framwork to transform real-world photos
Photos Videos Added the AnimeGAN Colab. AnimeGANv3 has been released. AnimeGANv2, the improved version of AnimeGAN. Online access: Be grateful to @TonyLianLong for developing an online access project, you can implement photo animation through a browser without installing anything, click here to have a try. Pytorch version: pytorch-animeGAN. Be grateful to @ptran1203. Some suggestions: since the re
NVIDIA、1枚の静止画で動きを合成 GANを用いた手法を開発 ダビデ像も踊り出す
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。 NVIDIAが10月に発表した新技術は、映像内の動きを抽出して画像に転送することで、リアルな合成動画を生成する敵対的生成ネットワーク（Generative adversarial networks、GAN）を用いた手法だ。 人の全身運動や顔の輪郭運動など、領域分割マスクや線画スケッチを基に、動かしたい画像に合成し写実的な映像に仕上げる。 ベースとなる以前の研究「Video-to-video synthesis」（vid2vid）では、学習したドメインでしか合成できなかったが、今回の研究では訓練データセットに含まれてなくても合成が可能になり、より幅広い合成動画が作成できる。
AI & Architecture
Stanislas Chaillou, Harvard Graduate School of Design | Feb. 24th, 2019 Version Française In this article, we release a part of our thesis, developed at Harvard, and submitted in May 2019. This piece is one building block of a larger body of work, investigating AI’s inception in Architecture, its historical background, and its potential for space organization & style. Artificial Intelligence, as a
GauGAN Turns Doodles into Stunning, Realistic Landscapes | NVIDIA Blog
Stroke of Genius: GauGAN Turns Doodles into Stunning, Photorealistic Landscapes NVIDIA research harnesses generative adversarial networks to create highly realistic scenes. A novice painter might set brush to canvas aiming to create a stunning sunset landscape — craggy, snow-covered peaks reflected in a glassy lake — only to end up with something that looks more like a multi-colored inkblot. But
写真から本人そっくりの動画をAIで生成 フェイク動画を後押しするリスクも
お手軽編集で作られた米下院議長のフェイク動画がSNSで拡散して話題になりました。これからAIを使って生成したフェイク動画が本物そっくりになっていったら、人が見分けたり、取り締まったりが難しくなりそうです。 先日、SNS×動画の力の脅威について実感することがありました。米民主党のナンシー・ペロシ下院議長がインタビューでなんだか酔っぱらっているような話し方をしている動画がYouTubeで公開され、瞬く間にTwitterやFacebookで拡散したのです。トランプ大統領も喜々としてツイートしました（後に削除）。 米Washington Postの記者、ドリュー・ハーウェル氏が、この動画が低レベルな動画編集方法で偽造したフェイク動画だと記事で喝破し、YouTubeとTwitterはサービス上から動画を削除しましたが、Facebookではこれを書いている今、まだ残っていて、既に255万回再生されてい
実在しない人物の顔をAIで生成、フリー素材として公開 「AI人物写真素材」商用利用もOK
AIで生成した、実在しない人物の顔画像のフリー素材が登場。モデルから写真の使用許可を得る必要なく「安全に利用できる」としている。 写真素材サイトを運営するACワークスはこのほど、人工知能（AI）で生成した、実在しない人物の顔画像を、「AI人物写真素材」としてβ公開した。許可を得て収集した写真だけを使い、機械学習を用いて生成。モデルから写真の使用許可を得る必要なく「安全に利用できる」としている。写真ACに会員登録すればダウンロードでき、改変や商用利用もOKだ。 画像を生成するAIと画像を評価するAIを「敵対」させ、精度を向上させていくディープラーニングアルゴリズム「GAN」（Generative Adversarial Network：敵対的生成ネットワーク）を活用して生成した。 さまざまな肌色の老若男女の素材があり、いかにも実在しそうな自然な人物画像も多い。「研究段階のため品質に問題がある
StyleGAN「写真が証拠になる時代は終わった。」 - Qiita
・各convolution層後にstyleの調整を行う ・細部の特徴（髪質やそばかす）はノイズによって生成される ・潜在変数$z$を中間潜在変数$w$にマッピングする ・これまでのGANのようにGeneratorの入力層に潜在変数$z$を入れることはしない Style-based generator A：$w$をstyle($y_s,y_b$)に変えるためのアフィン変換 $y_s,y_b$はチャンネルごとに値をもつ B：ノイズは1チャンネル画像から成る convの出力に足し合わせる前に、ノイズをチャンネルごとにスケーリングすることを意味する 構成 Style-based generatorではこれまでのような入力層は使わず、全結合層を連ねたMapping network fから始まる Mapping network fは8層で構成されSynthesis network gは18層で構成され
tempoGAN: A Temporally Coherent, Volumetric GAN for Super-resolution Fluid Flow – Thuerey Group
ACM Transactions on Graphics (SIGGRAPH). 2018; 37(4): 1-15.; arXiv pre-print 1801.09710. Authors You Xie*, Technical University of Munich Erik Franz*, Technical University of Munich MengYu Chu*, Technical University of Munich Nils Thuerey, Technical University of Munich (* Similar contributions) Abstract We propose a temporally coherent generative model addressing the super-resolution problem for
素人がプロ並みに踊る動画を作れるGAN採用システムのデモ動画
カリフォルニア大学バークリー校の研究者らは8月22日（現地時間）、「Everybody Dance Now」と題した論文を発表した。ディープラーニング技術により、素人がプロ並みのダンスを踊る動画を製作する方法を紹介している。 デモ動画（記事末に転載）を見ると、左上のプロのダンサーの動き（ソース動画）と同じ動きを素人（ターゲット）がなぞっている。 大まかな仕組みは、まずプロのダンス動画から動きを抽出するアルゴリズムを使い、針金人形のようなオブジェにその動きをトレースする。別途、素人のターゲットに幾つかの動きをさせ、録画する。そして、Generative Adversarial Networks（GAN、敵対的生成ネットワーク ）と呼ばれるディープラーニングアルゴリズムを訓練し、ターゲットの動き全体と顔の表情を創造する。 GANは、教師なし機械学習のアルゴリズムの一種。生成ネットワークと識別ネ
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
High-Resolution Image Synthesis and Semantic Manipulation with Conditional GANs
High-Resolution Image Synthesis and Semantic Manipulation with Conditional GANs We present a new method for synthesizing high-resolution photo-realistic images from semantic label maps using conditional generative adversarial networks (conditional GANs). Conditional GANs have enabled a variety of applications, but the results are often limited to low-resolution and still far from realistic. In thi
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GAN 2.0: NVIDIA’s Hyperrealistic Face Generator