写真に写っていないところを復元する - エクサウィザーズ Engineer Blog
こんにちは。エクサウィザーズAIエンジニアの須藤です。 みなさんはハイキングの写真でしずちゃんばかり写して、まともに撮られなかったジャイアンに殴られかけたことは無いでしょうか。 そんなとき「万能プリンター」があったら便利ですね。もう撮ってしまった写真の、向きやズームを後から修正して、写ってなかったところを復元して再プリントできるというものです。 しかし持ち主であるドラえもんは、うちにもまだ来ていません。仕方がないのでAIの力でなんとかしましょう。 目的 写真の外側に写っているものを推測し、自然な形で合成します。 物体の部分画像からその種類ないし位置を推測し、既存画像を本に全体を復元することが、原理的には可能なはずです。 その過程を直接にプログラムすることは現実的ではありません。 代わりに畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に、かいつまんで学習させます。 学習モデル 敵対的生成ネットワー
取り急ぎpix2pixで遊んでみた(追記あり) - Qiita
概要 先日発表されたpix2pixが楽しそうだったので実際に動かしてみた。 対象を絞れば学習画像が500枚程度でもそれなりに動く。 結論：GANすごい。 はじめに pix2pixとは、ざっくりと言えば、2画像間に潜む画像変換をDNNで表現してしまおう！というものです。変換前後の画像さえ用意できれば大体どんな変換でも対応可能らしく、例えば以下のようなことが可能らしいです。 航空写真 → 地図画像 モノクロ画像 → カラー画像 線画 → カラー画像 (上記すべて逆も可能) 何やら万能っぽい雰囲気！素晴らしいことにコードが公開されている（torchだけど）！しかも自前画像でも簡単に試せそう！ ということで試してみました。 データ flickrから収集したラーメン画像(1,000枚)を使用。多少のゴミは無視で。公式のソースコードに合わせて、各画像を中心でクロップ＆リサイズしておき、学習画像と評価画
VAEとGANを活用したファッションアイテム検索システム - ZOZO TECH BLOG
データサイエンティストの中村です。今回はイメージファーストなファッションアイテム検索システムを作ってみたのでそちらの紹介をしたいと思います。 本記事で紹介する技術はIBIS2016でも報告しています。 概要 ファッションアイテムを探すとき、見た目の印象はとても大事な要素です。ファッションは感覚的なものなので、自分が欲しい服について言葉で説明することは難しいですが、そのアイテムの良し悪しは画像を見ただけで判断できるからです。 今回開発した検索システムは見た目の印象を大事にしたいので、画像をクエリとします。ただし、ただの画像検索では面白くないので、色や形状などの属性情報を付加した状態で検索を実行できるようにしました。 例えば、「シルエットは良いんだけど、これの赤いやつが欲しい」のような感覚的な注文を、以下のGIFのように画像に属性を付加する形で拾っています。 よくある検索システムではカテゴリに
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