@triwave33さんの良記事に触発され、GANに対しての関心が高まり、自分でもなにかアウトプットできないかなと思ったので、今回はキルミーベイベーの画像生成を行いました。 この記事では、GANについて基礎から解説し、最後にはDCGANを使ってキルミーベイベーの画像を生成することを目標としています。 以前、以下のような記事 Kerasでキルミーアイコン686枚によるキルミー的アニメ絵分類 を使ってKerasの勉強をし、面白いなと思ったので、 今回はDCGANを使って分類ではなく生成を行おうと思います。 また、潜在変数(ノイズ)に関して詰まったので、そこに関して掘り下げます。 ついでに、転置畳み込みに関しても少し触れています。 GAN関連の良記事としては 今さら聞けないGAN(1) 基本構造の理解 今さら聞けないGAN (2) DCGANによる画像生成 はじめてのGAN があります。 実装は
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
目的 Chainerの扱いに慣れてきたので、ニューラルネットワークを使った画像生成に手を出してみたい いろいろな手法が提案されているが、まずは今年始めに話題になったDCGANを実際に試してみるたい そのために、 DCGANをできるだけ丁寧に理解することがこのエントリの目的 将来GAN / DCGANを触る人の助けになったり、理解間違ってるところにツッコミがあると嬉しい 本エントリの構成 DCGANの前提となっているGANの論文の要点をまとめる DCGANでGANとの差分として提案されている要点をまとめる DCGANのmattyaさんの実装を読み通して詳細を理解する 1. GANについて GANは、サンプル群と似たような性質を持つ出力を生成するためのフレームワーク 2014年にIan J. Goodfellowらによって提案された 論文: Generative Adversarial Net
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