Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 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
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 概要 つい一ヶ月前に提案された深層学習モデルであるDeep Convolutional Generative Adversarial Networks (以下DCGAN)をchainer上で実装した． 70万枚もの大量のイラストを使ってDCGANにイラストらしさを学習させた． 得られたモデルを利用して，コンピュータにイラストを描かせてみた． 結果としては結構上手く行った．本物と見分けがつかないというレベルではないものの，DCGANは正常にイラストらしい画像を生成できている． ネタが盛大に被って本当につらい はじめに DCGANという画像
Deep Neural Networkを使って画像を好きな画風に変換できるプログラムをChainerで実装し、公開しました。 https://github.com/mattya/chainer-gogh こんにちは、PFNリサーチャーの松元です。ブログの1行目はbotに持って行かれやすいので、3行目で挨拶してみました。 今回実装したのは”A Neural Algorithm of Artistic Style”(元論文)というアルゴリズムです。生成される画像の美しさと、画像認識のタスクで予め訓練したニューラルネットをそのまま流用できるというお手軽さから、世界中で話題になっています。このアルゴリズムの仕組みなどを説明したいと思います。 概要 2枚の画像を入力します。片方を「コンテンツ画像」、もう片方を「スタイル画像」としましょう。 このプログラムは、コンテンツ画像に書かれた物体の配置をそのま
はじめに 前回は 足し算ゲームをChainerを使って強化学習できるか？ で単純な足し算ゲームの強化学習をやってみました。 一応基本はわかってきたつもりなので、ゲームっぽいものに挑戦したいと思います。 そこでゲーム環境を作り、その上でゲームを実装し、そのゲームをChainerにやらせるというアプローチをとることにしました。 ゲーム環境 イメージはASCII文字がシンボルで、画面の大きさが横40x縦24 のゲーム環境 入力は「上下左右」と「Aボタン」「Bボタン」。それぞれ独立として、2^6=64パターンの入力がある。 ゲーム開発時用として、Terminalからのキー入力(ikjl + xz)でプレイできるデバッグモードがある。 でも、押しっぱなしにすると入力溜まってしまって辛い・・・ 同時押しできないから辛い・・・ 学習の様子を見るために、TCP/IPで通信して、直前のプレイの様子を表示する
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