Chainerで顔イラストの自動生成 - Qiita
PFNのmattyaです。chainerを使ったイラスト自動生成をやってみました(上の画像もその一例です)。 20日目の@rezoolabさんの記事(Chainerを使ってコンピュータにイラストを描かせる)とネタが被っちゃったので、本記事ではさらに発展的なところを書いていきたいと思います。一緒に読んでいただくとよいかと。 概要 Chainerで画像を生成するニューラルネットであるDCGANを実装した→github safebooruから顔イラストを集めてきて学習させた 学習済みモデルをconvnetjsで読み込ませて、ブラウザ上で動くデモを作成した→こちら(ローディングに20秒程度かかります) アルゴリズム 今回実装したDCGAN(元論文)はGenerative Adversarial Networkというアルゴリズムの発展形です。GANの目標は、学習データセットと見分けがつかないようなデ
【画像あり】二次絵の自動生成がやばい : 暇人＼(^o^)／速報 - ライブドアブログ
【画像あり】二次絵の自動生成がやばい Tweet 1: 名無しさん＠おーぷん 2016/01/02(土)03:21:56 ID:ozB これそのうち人のイラストレータいなくなるんじゃね？ なんかミミズがのたくったみたいな絵も多いけど http://qiita.com/mattya/items/e5bfe5e04b9d2f0bbd47 5: 名無しさん＠おーぷん 2016/01/02(土)03:24:21 ID:m4l 右上鼻血出しててワロタ 7: 名無しさん＠おーぷん 2016/01/02(土)03:25:07 ID:ozB >>5 webデモ試すと分かるけど、なんか顔面崩れる 【iosイチオシ】戦略要素満載のド迫力3DバトルRPG！ 8: 名無しさん＠おーぷん 2016/01/02(土)03:25:10 ID:dJW アルツハイマーに罹った人の絵みたい 9: 名無しさん＠おーぷん 201
実写映像を人工知能「ディープラーニング」でゴッホや葛飾北斎っぽく変換した「the four painters」
人間の神経回路を模倣してデータ分類を行う「ニューラルネットワークを用いた機械学習ディープラーニング」の研究が進んだことで、現在、人工知能の技術が飛躍的な進化を遂げています。ディープラーニングは画像識別能力が高く、これまでも風景写真をゴッホやピカソの絵画っぽく変換する試みなどが行われていましたが、現在ではフレームワークを使ってこの技術が簡単に利用できる、ということで、アーティストのTAKUYAさんが実写映像を有名画家の画風に変換した不思議なムービー「the four painters」を製作しています。 以下のブログでは、the four paintersがどういったムービーなのかが説明されています。 Deep Learningを使って映像作品を作った | 踊る犬.net http://odoruinu.net/blog/2015/12/19/created-movie-with-deep-
ゴッホやピカソに肖像画を描いてもらえる？ ドイツの研究者が開発した人工知能がすごすぎる
ゴッホやピカソに肖像画を描いてもらえる？ ドイツの研究者が開発した人工知能がすごすぎる ゴールド土方 2015年9月9日 もしゴッホやピカソに肖像画の作成を依頼したら、軽く1億円は要求されるのではないだろうか。もちろん、ゴッホやピカソが生きていたらの話だが……。 独テュービンゲン大学の研究者が発表した人工知能が今話題になっている。与えられた画像を絵画風に加工するのだが、加工後の画像のクオリティーが高すぎる！ ・巨匠の作品が1時間で完成！ 今回発表された人工知能の仕組みはこうだ。まず写真を用意する。東京タワーの写真でもいいし、自分の証明写真でもいい。次に好きな芸術家の作品を用意する。これもなんでもいい。ムンクの『叫び』でもいいし、ゴッホの『ひまわり』でもいい。 人工知能が何をするかというと、芸術家の作品を見てその特徴を学び、与えられた写真をその芸術家風に加工するのだ。例えばキムタクの写真とム
人工知能に心霊写真の夢を見させる
最近話題になってる人工知能の夢がオープンソースになったので動かして遊んでます。 Google、人工神経ネットワークが見た『夢』を公開 (※ 微グロ注意) - Engadget Japanese Research Blog: DeepDream - a code example for visualizing Neural Networks この DeepDream というは、人工知能を用いた画像処理アルゴリズムの利用例として、Google が公開した研究結果の 1 つです。入力した画像の中に予め学習していた特徴に似た領域があると、元画像を学習済みの特徴で置き換え、サイケな画像を生成させることができます。 仮説 心霊現象、特に人がいるはずのない場所に、人の顔が見える現象などというのは、それっぽく見えるものを脳が勝手に補完してしまっているせいなのではないか、と思ってる。だとしたら、それっぽく見
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