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.
こんにちわ、アプリケーション基盤チームの青木(@a_o_k_i_n_g)です。好きなみかんは紅マドンナです。 今回は、サイボウズのサムネイル事情について記事を書きたいと思います。サイボウズに限らず通常の Web アプリケーションでもサムネイル作成はよくあると思いますが、ハマりどころが多く涙しているサムネイリストも多いかと思います。これからの時代を生きるサムネイリストが快適なサムネイルライフを送れるよう、知見を共有したいと思います。 弊社では画像変換ツールに ImageMagick を用いており、従って本知見は ImageMagick 固有のものがほとんどです。 画像比較は人間の眼で行うべし サムネイル周りに何か修正を入れたら修正前後の画像を比較しましょう。機械によるバイト列の比較では画像の良し悪しがわかりません。頼れるのは人間の眼だけです。肉眼で確認しましょう。 比較できるツールを作ると良
自分で描いた2Dイラスト→3Dキャラに変換→webカメラで顔の表情をリアルタイムに連動させてSkype会話「FaceRig Live2D Module」 2015-12-16 自分で描いた2Dイラストから作った3Dキャラクターと、webカメラで取り込んだ顔の表情をリアルタイムに連動させることが出来る「FaceRig Live2D Module」が12月9日からSteamでリリースされました。イラストが立体キャラクターになり、それを顔の表情で動かすことができるソフトウェアです。 手書き2Dイラストの原画パーツたちから立体表現として映像内に変換させる「Live2D」と、webカメラで取り込んだ表情とアバターをリアルタイムに連動させるモーションキャプチャ技術のソフトウェア「FaceRig」とがタッグを組み実現しました。Live2Dが提供するLive2D Cubism Editorに自作したイラス
Presentation of a Haitenai Feeling by Composing an Image of an Undressed Pantie Sekai NANAMI sekai3478@gmail.com, twitter id: Sekai_Nanami Abstract: This paper proposes presentation of a new "haitenai" feeling by composing an image of an undressed pantie to a girl character's legs. Undressed panties added to a girl's legs make users think she is now stripped and users feel eroticism. Key Words:
前回、おそ松さんたちをディープラーニングで見分けるため、準備編としておそ松さんたちの顔画像を5644枚集めました。 今回はそれを用いて、ディープラーニングで学習させ、判別器を作って検証します。 集めた画像 人物 枚数 例 おそ松 1126 から松 769 チョロ松 1047 一松 736 十四松 855 とど松 729 その他 383 使用フレームワーク 最近GoogleからTensorFlowという新しいディープラーニングのフレームワークが発表されました。 会社のブログに使い方書いたのですが、まだ慣れていないので、今回はchainerを使います。こちらだとすぐに高い成果を上げているImageNetのNINモデル、4層畳み込みニューラルネットワークがサンプルで入っていますので、こちらを改良して使います。 imageNetの使い方は、こちらやこちらを参考にしています。 訓練データセット Im
Deep Neural Networkを使って画像を好きな画風に変換できるプログラムをChainerで実装し、公開しました。 https://github.com/mattya/chainer-gogh こんにちは、PFNリサーチャーの松元です。ブログの1行目はbotに持って行かれやすいので、3行目で挨拶してみました。 今回実装したのは”A Neural Algorithm of Artistic Style”(元論文)というアルゴリズムです。生成される画像の美しさと、画像認識のタスクで予め訓練したニューラルネットをそのまま流用できるというお手軽さから、世界中で話題になっています。このアルゴリズムの仕組みなどを説明したいと思います。 概要 2枚の画像を入力します。片方を「コンテンツ画像」、もう片方を「スタイル画像」としましょう。 このプログラムは、コンテンツ画像に書かれた物体の配置をそのま
JPEG圧縮でノイズがのった画像やピクセルサイズが小さい画像は、拡大するとギザギザとジャギーがかかったような表示になってしまうことがあります。そのため、お気に入り画像の拡大画像が見つからない場合は、小さいサイズのまま保存しておくしかないわけですが、「できればこの二次元画像を拡大したい……!」というときに便利な無料サービスが、最新鋭の人工知能技術を使ってギザギザの画像でもノイズを除去してハイクオリティな画質で1.6倍~2倍に拡大できる「waifu2x」です。 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 http://ultraist.hatenablog.com/entry/2015/05/17/183436 waifu2x http://waifu2x.udp.jp/ waifu2xは、最新鋭の人工知能技術「Deep Convolutional Neural Networ
概要 画像補完技術とは画像の欠損部分をそれらしく埋め合わせる技術のことをいう。この技術は古くから職人技として知られ、傷んだ写真の修復や写真からのトロツキーの除去などに広く用いられてきた。 近年では画像補完を自動的に行う技術の発展が目覚ましい。Hays らは、風景画像の欠損部分に合う画像を風景画像データベースから検索することで、風景画像の一部をまったく違う(しかし見た目には自然な)風景画像へと置き換えることに成功している。このような外部画像データベースを用いる手法は一種の「脳内補完」として機能しているといえる。 ところで、一般に「脳内補完」の主要な適用先は着衣状態の無着衣化である。彼らの手法のうち、風景画像データベースを裸体画像データベースへと置き換えることで、着衣画像の裸体化が行えることが期待される。 本プロジェクトでは上記着想の実装を行い、その実験結果を示す。 なお、本プロジェクトページ
画像処理.comでは、こんなことが学べます! ラインの効率化や不良品検査など、FAを考える上で切っても切れない「画像処理」。 コストパフォーマンスを最大化する導入のためにはレンズの選定や照明などの設定、位置決めなど様々なノウハウが必要です。 ラインの目視検査を自動化したいと考えたことがある 画像処理(カメラ検査)を検討したが、難しそうだと導入をあきらめたことがある という方は、当社新人研修プロ講師が、画像処理について徹底解説するこのサイトをご利用ください。 画像処理に用いるハード(撮像素子CMOSやレンズ、照明など)やソフト(各種検査における画像処理の手法など)に関する基礎知識、また、現場での実践に役立つ基礎知識について解説します。さらに、画像処理に関する基礎知識を再確認したり、気軽に理解を深めたりすることができるクイズ集「画像処理理解度テスト」や、画像処理の歴史に関するトリビアもご用意。
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