pixivのイラストで機械学習したらどうなるのっと ～pix2pixで自動彩色編～ - pixiv inside [archive]
この記事は、ピクシブ株式会社 Advent Calendar 2016 の17日目の記事です。 qiita.com おはようございます。プログラマーのhakatashiです。普段はpixivコミックの開発をひっそりと手伝っていますが、今回もそれとは全く関係ない話をします。 前回の記事では、pixivに投稿された小説のデータを使用して機械学習を行いました。今回は引き続いて、最近発表されたpix2pixというライブラリで軽く遊んでみたので、簡単に紹介します。 pix2pixとは pix2pixとは、11月下旬に発表された論文「Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks」で提案された機械学習のモデル、および論文と同時に発表された実装の名称です。論文を発表した Phillip Isola らはUCバークレーの人工
![pixivのイラストで機械学習したらどうなるのっと ～pix2pixで自動彩色編～ - pixiv inside [archive]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/4321ef18d204d0f5cc8752fd1747b20e9d632f9a/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fh%2Fhakatashi%2F20161215%2F20161215182444.png)
Colorful Image Colorization
Example input grayscale photos and output colorizations from our algorithm. These examples are cases where our model works especially well. For randomly selected examples, see the Performance comparisons section below. Welcome! Computer vision algorithms often work well on some images, but fail on others. Ours is like this too. We believe our work is a significant step forward in solving the color
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
