ディープラーニングで櫟井唯ちゃんに喋ってもらう - ｼﾞｮｲｼﾞｮｲｼﾞｮｲ
この記事は ゆゆ式 Advent Calendar 2017 - Adventar 24 日目の記事です。 はじめに joisino.hatenablog.com 前回、唯の画像を無限に生成することに（部分的に）成功した訳ですが、画像ができたら今度は声が欲しくなってきます。 そこで、 [1710.08969] Efficiently Trainable Text-to-Speech System Based on Deep Convolutional Networks with Guided Attention を chainer で実装して、唯の声で学習させてみました。 レポジトリ github.com レポジトリです。 結果 正直そこまでクオリティの高い声は生成できませんでした。 学習データが足りないのが一番の原因のようです。詳しい考察や解説は後回しにしてとりあえず結果を載せていきます
櫟井唯ちゃんの画像を無限に生成する話りぴーと - ｼﾞｮｲｼﾞｮｲｼﾞｮｲ
joisino.hatenablog.com ▲昔の記事 前回の試みから二年以上経ちましたがまだゆゆ式二期は発表されません。(*1) 二期が発表されないためこの記事のタイトルものんのんびよりさんから拝借することになりました。 やはり今話題のディープラーニングでなんとかするしかなさそうです。 三行で説明して Progressive Growing GAN (Tero Karras et. al. 2017) を chainer で実装して櫟井唯さん（ゆゆ式）の画像を生成しました。 こんな感じのができました。（下の方にスクロールするともっとたくさんあります。） github.com レポジトリです。 Progressive Growing GAN とは 浅いネットワークで小さい画像を生成・識別することからはじめ、段階的にネットワークと画像を大きくしていく手法です。太古に流行った AE の事前学
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
