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

DCGANについては自分はこちらがわかりやすかったので参照しました。また、こちらも図で説明しているので自分のような初心者でもわかりやすいと思います。

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

DCGANによるポケモン生成
機械学習のデータセット画像枚数を増やす方法