白黒漫画にDeep Learningで着色する ～参照画像を使って～ - dwango on GitHub
この記事はドワンゴアドベントカレンダー26日目(延長戦!)の記事です。 私は、Dwango Media Villageで研究を行なっている古澤です。Dwango Media Villageは、ドワンゴの機械学習系の研究とその応用を行なっているチームです。 今回紹介するのは白黒漫画にDeep Learningで着色する研究です。さらに、応用としてプロジェクタを用いて実世界のイラストにも着色結果を投影できるようにしました。 出来ること一覧 本記事では、以下の2つの事柄がどのようなテクニックを元に可能になったかのおはなしを書いていきます。 Deep Learningで白黒漫画１タイトル＋参照画像を入力とした白黒漫画の自動着色 Deep Learning+Jetsonで実世界に描かれたイラストの色塗り(自動着色結果のプロジェクション) 動画あり! Comicolorization 最近、タイのバン
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
画像処理の数式を見て石になった時のための、金の針 - Qiita
画像処理は難しい。 Instagramのキレイなフィルタ、GoogleのPhoto Sphere、そうしたサービスを見て画像は面白そうだ！と心躍らせて開いた画像処理の本。そこに山と羅列される数式を前に石化せざるを得なかった俺たちが、耳にささやかれる「難しいことはOpenCVがやってくれるわ。そうでしょ？」という声に身をゆだねる以外に何ができただろう。 本稿は石化せざるを得なかったあの頃を克服し、OpenCVを使いながらも基礎的な理論を理解したいと願う方へ、その道筋(アイテム的には金の針)を示すものになればと思います。 扱う範囲としては、あらゆる処理の基礎となる「画像の特徴点検出」を対象とします(実践 コンピュータビジョンの2章に相当)。なお、本記事自体、初心者である私が理解しながら書いているため、上級画像処理冒険者の方は誤りなどあれば指摘していただければ幸いです。 画像の特徴点とは 人間が
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