MakeGirlsMoe - Create Anime Characters with A.I.! Automatically generate an anime character with your customization. You can specify some attributes such as blonde hair, twin tail, smile, etc.
Miyadaiku は、 Jinja2職人のための静的サイトジェネレータです。 コンテンツを reStructuredText, Markdown, HTML, Jupyter Notebook, YAML で記述できます。 Jinja2 テンプレートでコンテンツからHTMLを作成します。 コンテンツ中にもJinja2タグを記述できます。Miyadaikuは、ReSTとMarkdownにそれぞれ専用の拡張構文を用意しています。 コンテンツのプロパティを、ディレクトリ階層に沿って指定できます。ディレクトリごとにデフォルトプロパティを指定し、ディレクトリとそのサブディレクトリのデフォルトプロパティを一括して指定できます。 テーマを使って、テンプレートやCSS, Javascript, 画像などを共有できます。 テーマは、Pythonのパッケージとして作成し、pip などを用いて PYPI から
Natural Docs lets you document code written in any of 21 programming languages, plus it can be easily extended for more so whatever you use, it can too. And if your project uses multiple languages, no problem! It will all be included in the same set of documentation. Natural Docs also speaks your other language... English! Its comments are designed to be very natural and readable so they're jus
MkDocs Project documentation with Markdown. MkDocs is a fast, simple and downright gorgeous static site generator that's geared towards building project documentation. Documentation source files are written in Markdown, and configured with a single YAML configuration file. Start by reading the introductory tutorial, then check the User Guide for more information.
EmberGen is a real-time volumetric fluid simulation tool that can instantly simulate, render, and export flipbooks, image sequences, and VDB volumes. With EmberGen, you can create anything: from fire and smoke to explosions and magic wisps. EmberGen gives you the creative freedom to iterate on your simulations in milliseconds instead of hours.
Example results on several image-to-image translation problems. In each case we use the same architecture and objective, simply training on different data. We investigate conditional adversarial networks as a general-purpose solution to image-to-image translation problems. These networks not only learn the mapping from input image to output image, but also learn a loss function to train this mappi
Recently, I made a Tensorflow port of pix2pix by Isola et al., covered in the article Image-to-Image Translation in Tensorflow. I've taken a few pre-trained models and made an interactive web thing for trying them out. Chrome is recommended. The pix2pix model works by training on pairs of images such as building facade labels to building facades, and then attempts to generate the corresponding out
スタジオゴルゴンゾーラ制作部の藤田です. ゴルゴンゾーラではアニメーション制作を主に行っています.担当は動画でした.アニメーションはよくパラパラ漫画と言われます.原画というものが設計図として存在しており,動画はその間を埋めるものです. 動画の作業は辛く厳しいものでした.原画間の動きを予測した上で,原画に似せた絵を描くことは非常に難しいのです(つまり,絵心が無かった). 今回は,そんな過酷な動画作業を少しでも楽にするため,物体追跡アルゴリズムで用いられるオプティカルフローを使って,原画の自動補間を試みました.実験の結果,概ね動画の下書きとして十分な精度の画像が得られました.これを使うことで,動画作業の負荷が軽減できると考えています. (論文も書きました.ダウンロードはコチラから) 背景 ゴルゴンゾーラとは アニメ作ってます.食レポとガジェット集めが主な日課. 動画とは 下絵である原画をクリー
概要 静止画をドット絵風の低画質に変換にする「低画質画像メーカー」を作った。 低画質画像メーカー 内容は先日画像をドット絵風の低画質に変換するTwitter Bot「低画質」を作ったで書いたとおり。 こういう画像を こうする。 この画像*1が こうなる。 世の中の画像が低画質のドット絵風味の画像になる。 やったぜ! 使い方 使い方は、 ①「ファイルを選択する」から変換したい画像を選択する ② デフォルトのパラメーター(ドットサイズ4x4, 色数6色)で画像が生成される ③ 「ダウンロード」ボタンが現れるのでそれを押すと画像が保存される。 という感じ。画像アップしたらひょいっとできる。 その他にも各スライダーを動かしながら自由にドットサイズや色数も調整できる。 ドットのサイズは小さくなればより高画質に、 色数は小さくなればより単色に 近づいていく。 コツ 良い感じの低画質画像を生み出すために
memo.sugyan.com の続編。 あれから色々な変更しつつ実験してみたりしたのでその記録。 結論を先に書くと、これくらい改善した。 DCGAN ざっくりおさらい Generator: 乱数の入力から画像を生成する Discriminator: 入力した画像がGeneratorが生成したものか学習データのものかを判別する という2種類のネットワークを用意し、お互いを騙す・見破るように学習を行うことで Generatorが学習データそっくりの画像を生成できるようになる、というもの 学習用画像の増加 前回の記事では90人の顔画像データから生成していたけど、あれから収集を続けて もう少し多く集まったので、今回は260人から集めた顔画像100点ずつ、計26,000件を学習に使用した。 Feature matching openai.com の記事で紹介されている "Improved Tech
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静的サイトジェネレータを使ってサイトを作ってみたかったけど、StaticGenを見ても違いがイマイチわからなかったので、自分の気になる点で比較してみました。 比較したプロダクト Middleman Hugo Metalsmith Pelican 上記の4プロダクトを比較しました。 StaticGenで人気がありそうなものを中心に選定しましたが、自分が作りたいサイトはブログではない普通のサイトなので、ブログ作成に特化1していると書いているものは外しました(Jeykll, Octopress, Hexo等)。 なお、比較はすべてドキュメントやサンプルプログラムから読み取れる内容で行ったので、実際の挙動が違っていたらごめんなさい。 基本項目 プロダクト名 開発言語 コンテンツ
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