無料のGoogle Colabで美少女イラストのKeras+GANs線画着彩 - Qiita
はじめに 定番のGANs（pix2pix）線画着彩を、無料のGoogle Colabでやってみました。 教師データが大きく、また学習時間も長いので、Colabでやるには多少工夫が必要です。 https://colab.research.google.com/ pix2pixの説明は、他の方の分かりやすい記事を見て頂くとよいかと思います。 先にU-Netを理解してからだと、pix2pixの理解が早いと思います。 https://qiita.com/koshian2/items/603106c228ac6b7d8356 https://qiita.com/mine820/items/36ffc3c0aea0b98027fd 事前準備 美少女イラストを収集・厳選・加工し、線画と着彩のデータセットを用意します（以下参考）。 https://www.mathgram.xyz/entry/scrapi
CycleGAN 対訳がなくても画像を翻訳(変換) – Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks
CycleGAN 対訳がなくても画像を翻訳(変換) – Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks 画像の世界にも「翻訳」があるのはご存じでしょうか。通常の翻訳と同じように、「意味」(=画像に写っているもの)を維持したまま別の「形や様式」に変換を行うという技術です。この「画像の翻訳」はpix2pixという研究が発表されてから、にわかに注目されるようになりました。以下は、pix2pixで行われた「画像の翻訳」の実例です。 「画像に写っているもの」を維持したまま、別の「形や様式」になっているのがわかるかと思います。これが画像の翻訳です。以下のサイトではオンラインで試せるデモが提供されています。SNS上などでかなり拡散されたため、ご存じの方も多いかもしれません。 Image-to-
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