ドット絵を滑らかなイラスト調に拡大できるウェブアプリ「ぴくせる すけゐらぁ」を使ってみた
ドット絵はファミリーコンピュータなどの時代ではゲーム画面にとっての当たり前でしたが、解像度が上がり3DCGを用いたゲーム画面が当たり前になった今では、レトロなゲームを思い起こさせるノスタルジックなものとして楽しまれるようになっています。そんなドット絵をイラスト調に変換しながら拡大することができるのが、RPG Maker Uniteの公式外部ツールに選ばれた「ぴくせる すけゐらぁ」ということで、実際に使って拡大手順や拡大結果を確認してみました。 ぴくせる すけゐらぁ https://irokaru.github.io/pixel-scaler/ ドット絵を拡大するには、上記のリンクから「ぴくせる すけゐらぁ」にアクセスして「ピクチャを選択」をクリックします。 ファイル選択画面が表示されたら拡大したい画像を選択します。今回はWikipediaの非公式擬人化キャラクター「ウィキペたん」のドット絵
「遺伝的アルゴリズムで最高にエッチな画像を作ろう！」がGoogleに怒られた話｜群青ちきん
「そらとぶあざらしさん」を遊んで頂くと、大体の温度感がご理解いただけるかと思います。 制限がされたページ今年の1月10日に、noteタイトルにもある「遺伝的アルゴリズムで最高にエッチな画像を作ろう！」というページを公開しました。 内容はタイトルの通りです。 ランダムに生成された2枚の画像から「エッチ」な方を選んでいくと、アルゴリズム学習によってだんだんとエッチな画像になっていくというものです。 遺伝的アルゴリズムで最高にエッチな画像を作ろう！ (エッチな画像が見れるとは言っていない) より このページには、筆者のささやかな収入源として、GoogleAdSenseの広告を貼っていました。 GoogleAdSenseとは、大企業であるGoogleが運営している個人クリエイター向けの広告プログラムです。 AdSenseのポリシーとして、「性的に露骨なコンテンツ」(Sexually explici
最高にエッチな画像が遺伝的アルゴリズムで生み出される様子を見て反省する日々 - 本しゃぶり
「なぜ見抜けなかったのか」 画像の選択を迫られるたびに俺は自問する。 進化の筋道を正しく予測するのは難しい。 遺伝的アルゴリズムの活用 2021年から、新たに習慣となった行為はあるだろうか。俺はある。PCの前に座り、二つの画像のうち、どっちの方がエッチかを選ぶ。これがモーニングルーティンとなっている。もちろんこれの話だ。 遺伝的アルゴリズムで最高にエッチな画像を作ろう！ これまで何度も話題になっていたし、直近でも関連ツイートがバズっていたので、本記事を読む人の大半は知っているだろう。名前の通り、遺伝的アルゴリズムでエッチな画像を作るシステムである。人が画像を選択することで、よりエッチな画像が生き残り、高みへと一歩近づく。最初はノイズのようなモザイク画だったが、10,000世代を超えた現在では「女性の裸体」と認識できるものに仕上がっている。 0世代と10,000世代 現状について「最高にエッ
リアルタイムでアニメを4Kサイズにアップスケーリングできるオープンソースのアルゴリズム「Anime4K」
1080pのアニメを4K解像度にアップコンバートできる高速のオープンソースのアルゴリズム「Anime4K」がGitHubで公開されています。Anime4Kは機械学習や統計的アプローチを使用していないにもかかわらず、ニューラルネットワークを使って二次元画像をハイクオリティにアップスケーリングできる「Waifu2x」の300倍以上も高速で、リアルタイムでアニメをアップスケーリングすることが可能となっています。 GitHub - bloc97/Anime4K: A High-Quality Real Time Anime Upscaler https://github.com/bloc97/Anime4K 画像やムービーをそのまま拡大すると、サイズは大きくなってもノイズが乗ってしまって画質が落ちてしまいます。そのため、画像やムービーを拡大するためには、アルゴリズムを利用して適切な処理を行う必要が
バイリニア法(バイリニアホウ)とは？ 意味や使い方 - コトバンク
《bilinear interpolation》コンピューターによる画像処理で、画像の回転・拡大・変形を行うときの画素補間法の一。求めたい画素の周辺の2×2画素（4画素）の輝度値を参照し、その加重平均値を用いて補間する。双一次補間法。双線形補間法。→ニアレストネイバー法 →バイキュービック法
PNGの圧縮レベルについて質問です。PNGはロスレスで画質が劣化しないことは知っているのですが、ペイントソフトでPNG形式で保存する... - Yahoo!知恵袋
PNGの圧縮レベルについて質問です。 PNGはロスレスで画質が劣化しないことは知っているのですが、ペイントソフトでPNG形式で保存する際、圧縮レベルが設定できるようになっています。 PNGの圧縮レベルについて質問です。 PNGはロスレスで画質が劣化しないことは知っているのですが、ペイントソフトでPNG形式で保存する際、圧縮レベルが設定できるようになっています。 ファイルサイズは小さいほうがいいのでいつも圧縮レベルは9(最大)に設定しているのですが、圧縮率を上げることによってなにか弊害(JPEGのような)が出たりしますか？ それとも単にエンコードに時間がかかるかかからないかの差だけですか？よろしくお願いします。
やっぱ見た目なのか。外見が良い人ほど知的に見える「魅力ハロー効果」（スコットランド研究） : カラパイア
下の写真を見てほしい。同じ人物でも、「標準化」された左の写真の方が魅力的な見え、より知的に見えるという。右の写真は左の写真に比べ魅力に欠けて見え、知性もより低く見える。これは、任務などを与えるときの判断にも影響するそうだ。 セント・アンドルーズ大学のショーン・タラマス博士と彼の研究チームは、学生たちの写真を撮り、写真のイメージと学校の成績をリンクさせた。その後、「標準化」と呼ばれる、より無表情に近い印象にした写真を作りだした。例えば、化粧やアクセサリーなどをつけない写真だ。参加者たちの学年や学部に応じて点数が調整され、全ての写真のGPA（成績評価値）が算出された。 その後、4つのグループに別けた参加者たちに外見から判断できる魅力、知性、誠実性、学業成績を評価してもらい、研究者たちが彼らの実際のGPAと比べてみた。 その結果、より魅力的な表情をしている場合は、知性や誠実性、学力も比例して高い
画風を変換するアルゴリズム - Preferred Networks Research & Development
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
Babbage Difference Engine in Gigapixel
In July of 2012 xRez Studio was contracted to shoot a unique “close up” gigapixel image of the Babbage Difference Engine at the Computer History Museum in Mountain View, California. The “Difference Engine No. 2” was never realized or constructed in the lifetime of famed mathematician and inventor Charles Babbage. However it was funded over 150 years later by former Microsoft CTO Nathan Myhrvold.
カワイイをつくる - inaniwa3's blog
はじめに 「カワイイはつくれる」で思い出したんですが、昔「美人フィルタ」ってのがあったなーと。 で、作りたくなったので、作りました（フィルタを）。 アルゴリズムは こちら を参考にしました。 使ったもの GNU Octave, version 3.6.2 しずちゃん（カワイイはつくれるのCMに出ていました）の画像 コード function conv(fileIn, fileOut, coef) imgIn = imread(fileIn); imgIn = double(imgIn); imgOut = imgIn; imgOut(2:end-1, 2:end-1, :) \ = imgIn(2:end-1, 2:end-1, :) + coef * ( \ abs(imgIn(1:end-2, 2:end-1, :) - imgIn(3:end, 2:end-1, :)) \ + abs
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昔のドット絵がくっきり、なめらかに蘇る「魔法の技術」とは
将来的にはゲームへの応用も？ まずはこちらの2枚の画像をご覧下さい。片方は昔懐かしいドット絵のキャラクター。もう片方は、その元になったイメージイラスト……に見えますが、そうではありません。 実は右側のイラストは、左のドット絵をもとに、特殊なスムージング処理を行い、生成したもの。元のドット絵ではカクカクだった輪郭線がくっきり、なめらかになり、まるでIllustratorで描いたかのような、自然なイラストに仕上がっています。 海外ニュースサイト「Extreme Tech」が伝えるところによれば、この技術は、Microsoft Researchとヘブライ大学が共同で開発したもの。ビクセルデータのスムージングという点だけを見れば、Illustratorなどにも同様の機能はありましたが、こちらはよりドット絵に適したアルゴリズムとなっているのが特徴。従来のスムージング処理が、すべてのドットを「等しく重
たった3パターン覚えるだけ！ルービックキューブ六面解法のコツ | nanapi [ナナピ]
2020年8月31日(月)をもちまして、nanapiに関わるすべてのサービスは終了いたしました。 nanapiは、2009年のサービス開始より「みんなで作る暮らしのレシピ」という考えのもと、ユーザーの皆さまに生活に関する様々な「ハウツー」を投稿していただく投稿型ハウツーサービスとして運営してまいりました。 約11年間にわたって皆さまからご支援をいただきサービスを継続できたこと、nanapi編集部一同、心より御礼申し上げます。 掲載されていたコンテンツなどのnanapiについてのお問い合わせは、nanapi@supership.jp までお願いいたします。 長きに渡りnanapiを応援してくださり、本当にありがとうございました。
![たった3パターン覚えるだけ！ルービックキューブ六面解法のコツ | nanapi [ナナピ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/5993849edc8012df3c55024258207de74e7902dd/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fp1-dd40651e.imageflux.jp%2Fr%2F2017%2F12%2F13%2F18%2Fd780d8d5-20c5-41a8-9b7c-2c46a94d571b.jpg)
コンピュータに画像はどう見えるのか？ その4 傾き補正編 - 電子化
本日のお題画像： *1 非常に分かりにくいのですが、お題画像の左側、 この画像、左に0.8度くらい傾いています。ウソだとお思いなら、分度器で測ってみてください。 大量のスキャン画像を処理する場合、その都度、分度器で測定するわけには行きません。 そこで登場するのが、今までに何度か登場しているHough変換（ハフへんかん）です。 すでに、http://d.hatena.ne.jp/denshikA/20100420で確認したとおり、「赤枠内の交差点の位置だけで、緑枠内に線が、どのあたりに、どんな傾きであるのか、分かってしまう」わけです。 今日は、傾きに注目してみましょう。とりあえず、以下の4つを見てください。 うすうすお分かりのように、緑枠の縦っぽい線が左に45度づつ傾くと、赤枠内の交差点が右に1/4づつ進みます。 つまり、赤枠内の横軸は、ゼロから180までをあらわしていて、交差点の位置から、
Web上の膨大な画像に基づく自動画像補完技術の威力 - A Successful Failure
画像内に映り込んだ所望のオブジェクトを排除し、違和感の無い画像を生成するシーン補完技術に関しては近年複数の研究成果が発表されている。しかし中でも2007年のSIGGRAPHにて米カーネギメロン大のJames HaysとAlexei A. Efrosが発表した手法*1はブレークスルーとなりうる画期的なものだ。 論より証拠、早速適用例を見てみよう。本エントリで利用する画像はPresentationからの引用である。元画像の中から邪魔なオブジェクト等の隠蔽すべき領域を指定すると、その領域が補完された画像が自動的に生成される。 アルゴリズム 効果は抜群だがアイデア自体は単純なものだ。Web上には莫大な数量の画像がアップされており、今や対象となる画像の類似画像を一瞬にして大量に検索することができる。そこで、検索された類似画像で隠蔽領域を完全に置き換えてしまうことで違和感の無い補完画像を生成するのだ。
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