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Python×Keras×GANチュートリアル 人工知能でファッション生成(1)

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GANでファッションショー

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この記事の目的

 人工知能界隈を賑わせるGANについて、実装しながら学ぼうという企画です。

 PythonとKerasを使えば、なんと180行くらいでGANによる画像生成ができちゃいます。しかも、学習にかかる時間は数分。使用するデータセットは

 fashon_mnist

 https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist

 mnist_fashionです。mnist_fashionは、mnistと同じ28×28の画像データセットです。mnistと同じ形式で、様々なファッション画像を保存したデータベースです。数字より、服のほうが圧倒的面白いので、こっちを使うことにしました。なお、ダウンロードはプログラムでカンタンにできるので、事前にする必要はありません。

 この記事を書くにあたっては

 https://github.com/eriklindernoren/Keras-GAN

をほとんど参考にさせていただきました。このレポジトリは、めちゃくちゃすごいので、この記事を読み終えたら是非、git cloneしてみてくださいね!


まずは動かす

 GANの数理は、一旦置いといて、まずは動かしてみましょう。


リポジトリのクローン


terminal

git clone https://github.com/hideki1991/gangan.git



依存ライブラリ

 依存ライブラリのインストール。クローンしたリポジトリ移動してから、下記のコマンドを実行。なお、pythonは3系です。


terminal

pip install -r requirements.txt


 これで準備完了です!


依存ライブラリ

 あとは、実行あるのみ。


terminal

python gan.py


さあ、次々とimageディレクトリが生成されて、その中に、エポックごとの生成結果がpngファイルで書き込まれていきます。生成画像はなめらかに変化していくようにしてあります。


次回

 以上で前半は終了です。とってもカンタンで、計算にかかる時間も数分ですね。次回は、ganの仕組みを解説します。