前回の記事「pix2pixの出現で。。。～検証編2 U-net構造を理解する～」のつづきを記載します。
ここでは、前回記事の最後のパラメータを使って、いろいろな物体や人、景色から、どんな画像が得られるのかという興味です。
どんな画像になると思いますか？
ウワンは結果にまたまた驚きました！
早速、一つ一つ見ていきます。
学習したパラメータで出力された画像
入力：女性顔
gray画像
当たり前にそのまま出てきました
輪郭画像
こちらは、u-netだと汚い画像でしたが、これは薄いけど綺麗！
入力：猫・犬画像
gray画像
犬・猫も女性顔が出てきました。
輪郭画像
薄いけど、やはり女性顔だ
入力：飛行機画像
gray画像
空に浮かぶ女性顔
輪郭画像
こんな絵になるんだね。。
入力：ファッション画像
gray画像
これは、前回出していたのと同じような画像
入力：男性顔画像
gray画像
一番驚いたのはこの画像！
一部の人は男性というよりきれいな女性顔。
そして、何よりみんなきれいに塗れている！
輪郭画像
男性顔かもだけどきれい、そして何より輪郭をはっきり描いているのでその分、出力画像もはっきり表れている。
まとめ
・女性顔を学習したpix2pix(encoder-decoder版)の出力画像はみんな女性顔になりました！
課題
・ほかのものを学習すると、例えば猫顔、とか犬顔。
そうするとみんな猫とか犬になるんだろうか？？
・これって、問題領域に自分の探したいものを学習させたDL使うと探し出せそう。。麻薬犬みたいに。。
・もう、アプリ作るっきゃない