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
加算とスクリーンを正しく使い分けて綺麗な光を描くヒント
この2つを正しく使い分けることは、綺麗な光を描く上でとても重要です。そこで今回は、加算とスクリーンがどんな計算を行い、どんな働きをするのか、解説してみたいと思います。きっと魅力的な画づくりをするヒントが見つかるはずです！ （本記事ではPhotoshopを中心にAfter Effects, Nukeといったコンポジットソフトについて触れますが、ここで紹介する考え方はその他のグラフィックソフトや映像編集ソフトでも応用できると思います。） ※記事内で説明する「合成の計算式」に出てくるA, Bは以下を指します。 A ＝ 前景のRGB値 B ＝ 背景のRGB値 （もっとも本記事で説明する内容ではAとBを入れ替えても結果は同じです） A, Bは0～1の範囲です。もし8bit色深度の値（0～255）を式に当てはめたいなら、事前に255で割って0～1の範囲にしてください（例：128 ÷ 255 = 0.5
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