はじめに
- 最近、機械学習とモンスターハンターワールド・IBにハマりだした拙いものです。
- 「新種のモンスター作成」というテーマでMHWIBのモンスターの画像データセットでDCGANを使用して新しいモンスターを作ってみました。
実行環境
- MacOS 10.14.6
- Python 3.7.4
- Pythonの必要なライブラリは各自インストールしてください。
DCGAN について
データセット
- かなり雑にですが画像を集めました。
- "rot-1"ファイルはオリジナル画像を-1度回転させたもの、flipは左右反転させて水増ししたものです。(本当は水増しはよくないらしい(汗))
Step
#####1. こちらのGithubからcloneしてください。
git clone https://github.com/kanzaki0507/mhw_dcgan.git
#####2. mhw_IB_dcgan.py を実行する。
python mhw_IB_dcgan.py
結果
今回は10000 epoch行い1000 epochごとに画像生成するように設定しました。また、保存されるディレクトリは"newMonster"というディレクトリ名にしています(ここは好きなように変更できます)。
mhw_IB_dcgan.py
#実装部分
if __name__ == '__main__':
gan = DCGAN(ans_path = "./img/", save_path = "./newMonster/", save_name = "monster")
gan.Generator()
gan.Discriminator()
gan.Combined()
gan.train(epochs = 10000, itv=1000)
#####1000 epoch
#####10000 epoch
遠目で見るとモンスターのような気もしない・・・
やはりGANのチューニングは難しい！！
最後に
- GANはチューニングが難しいので各パラメーターを少し変えてみることで良いものができるかもしれません。
- imagechange.pyで画像サイズを変更できますが、変更するとmhw_IB_dcgan.pyのimg_size部分とGenerator, Discriminatorのレイヤーサイズを修正する必要があるのでsummaryをみながら注意してください。
余談
自分は長時間待つのが嫌だったのでGoogle DriveにimgファイルをアップロードさせてGoogle ColaboratoryでGPUを活用し画像生成しました。Google Colaboratoryを使うのなら、はじめに必ずマウントする必要があります。 -> [マウント方法]
#参考にしたサイト