前回の記事で書いたようにPythonに関して必要最低限にも満たないかもしれないレベルのことを習い、Chainerのチュートリアルを始めようとしました。Chainerのチュートリアルの際にはこのブログ記事を参考にさせてもらいました。
![Chainerで画風変換&VRへの応用について | ARAYA Inc.](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/b735334d94699c609f8a9be03d3e2961925e3bb0/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fwww.araya.org%2Fwp%2Fwp-content%2Fuploads%2F2016%2F07%2Fim_04950.png)
写真をピカソやゴッホのようなスタイルに変換できるアプリPrismaが話題になりました。多くの人は、ディープラーニングが使われているかどうかとは関係なく、純粋にアプリを楽しんでいるのだと思います。 このようにディープラーニングを使った人気アプリが出てくるということは非常に良いことではないかと思います。今回は、Prismaの背景技術(と思われるもの)を解説していきます。 目次 基礎理論 実装 改善 高速化 まとめ 基礎理論 ディープラーニングを使ったアート系の論文は色々と出ていますが、一番基礎となる論文はGatys et al. 2016ではないかと思います。プレプリント版は2015年8月に出ています。 この論文は記事として取り上げられて話題になっていたりもしたので、知っている人も多いのではないかと思います。この章では、スタイル変換の基礎となるこの論文を解説していきます。 Gatys et a
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