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DCGAN(敵対的生成ネットワーク)を用いてアニメキャラをAIに描画させてみた生成結果

この記事は約3分で読めます。

時代は第三次AIブーム!

「アニメキャラを自分で作る」はオタクの夢ですよね!

でも絵はかけない…って人に朗報。アニメキャラはAIで作れます。

AIが発展したこの2021年に、ただキャラを作りたいがために絵描きを学ぶのはコスト的にも時間的にも無駄でしかない。

わざわざそんな技術を身に着けているくらいだったら今後、更に需要が上がる(=稼げる)人工知能業界に目を向けてたほうがいいと思います。

別に絵を書くことをdisってるわけじゃないです。稼ぐつもりなら学ぶのも全然ありだと思います。

人工知能に関する技術を身に着け、なおかつ絵を生成できたら最高じゃないですか。

ってことで今回はDCGAN(CNNを用いた敵対的生成ネットワーク)を用いてアニメキャラを生成してみました。今後のAIに対する興味関心が分ければ幸いです!

DCGANについて

DCGAN(Deep Convolutional GAN)は、2015年にA.Radfordらによって発表された敵対的生成ネットワークの一種であり、生成ネットワーク(generator)と識別ネットワーク(discriminator)の2つのネットワークに畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いたモデルのことです。

学習方式は従来のGANを継承して教師なし学習が基礎となっている。

以下引用

プーリング層や全結合層を使わずにCNNによって学習を進めることで、通常のGANよりも鮮明な画像の生成が可能になった。 DCGANによる生成は、その入力のベクトル空間的な性質が極めて良いことが明らかになり、値の近い入力同士なら似たような画像を生成し、二つの入力の間の値によって生成される画像は二つの画像の意味的な中間となる。これにより、入力を適切に調整することでより高次な特徴レベルの画像をコントロールすることができる。(出典:ウィキペディア)

今回は一旦AIに画像のデータセットを学習させ、段階的に生成させてみました。

いざ実行!

生成するにあたって人気のPythonを使って(Pytorchとかも使い)学習を行います。

とはいっても自分で生成モデルを作成したわけではございません。ごめんなさい見え張って…許してください何でも(ry

@phyblasさんがQiitaに投稿していたコードを一部流用して生成しました。ありがとうございます!m(_ _)m

絶対見ろ↓

※本当は自分でつくろうとしたんですけど現在鋭意健闘中です( ´ー`)フゥー...

なのでこれを見れば必ずできます。

学習用のデータセットをDL

以下のサイトからおよそ6.5万枚のアニメキャラの顔画像データが入ったtar.gzファイルが有ります。ダウンロードしておきましょう。

DLできないときは?

たまにこのサイトからダウンロードができないときがあります。

このときは以下のリンクからダウンロードできます。GoogleDriveなので絶対大丈夫な…筈

実行結果

縮小版の実行結果はファイルが多いため次ページに置いておきます。(PDFを見る

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