五島の高浜海水浴場の写真を利用してSinGANを試してみた。
コロナウィルスの影響でなかなか外出できない。 このため、私の故郷である五島の写真をみて、故郷に帰りたいなぁって思ってしまう。
時間はたくさんあるので、私の島である五島の写真を用いて、最新ディープラーニングの生成系の アルゴリズムであるSinGANを試してみた。
SinGANの結果
まずどんなことができるか?をみていきましょう。
入力画像 高浜海水浴場
アニメーション化
静止画を学習させることで、実際に波が動いている画像になってます。
python animation.py --input_name takahama.png
画像生成
python main_train.py --input_name takahama.png python random_samples.py --input_name takahama.png --mode random_samples --gen_start_scale 1
paint化
入力画像
paint画像
python paint2image.py --input_name takahama.png --ref_name takahama_paint.png --paint_start_scale morning 7
SR
4倍になっているようです。
スケールを5倍にしてみた。ギザギザはしてますが、すごい!
6倍、別の処理が必要ですね。
SinGAN
今回、私が SinGANに注目した理由としては、
一枚の画像のみで、DNNが生成した画像を作ることができる。
ペイントなどを利用すれば、画像をセグメンテーションみたいに利用できるため。
楽しいため。
SinGANとは
下記の解説がわかりやすいです。 github.com
patchGANを追加している説明は下記がわかりやすい。 hotcocoastudy.hatenablog.jp
学習環境
google colaboratoryを用いました。
環境設定について
python -m pip install -r requirements.txt pytorchのバージョンでエラーが発生したため、pytorchのバージョンを下記にしました。 pip install torch==1.4.0 torchvision==0.5.0
五島について
コロナが落ち着いたら、五島を訪れてください。 良いところですよー
力をつけて、いつか、五島に帰った時にAI技術について興味がある方に語れたら良いなぁ。 努力しなきゃ。