GANでファッションショー
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
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。