この記事は 「AnimeGAN」を試してみる に触発されて、Colabほぼほぼ未経験者が、モデル生成済みのGANをGoogle Colab上で使ってみたときに引っ掛かったところをメモしたものです。
利用するリポジトリはAnimeGAN
引っ掛かったところは以下
- Google ColabではGPUを設定する
- Google Colabでカレントディレクトリを移動するのは%cd
Google Colabを開く
Google Colabを開く。
GPUを設定する。これ忘れててすごく遅くなったけど@0206kzkさんに教えてもらいました。
GPU設定入れると、GPU使えるライブラリの場合、動作早くなるので、設定してみるといいですよ🤤無料ですし pic.twitter.com/qn7sgUD7eB
— 能登一樹@小売業向けシステム屋 (@0206kzk) May 2, 2020
uploadPath = "test"
styleName = "Shinkai"
変換したいファイルの保存先とアニメのスタイルを指定します。新海、駿とかあるみたい。
!git clone https://github.com/TachibanaYoshino/AnimeGAN
%cd AnimeGAN
GitHubからリポジトリをクローンする。
%rm -rf checkpoint
!wget https://github.com/TachibanaYoshino/AnimeGAN/releases/download/Haoyao-style_V1.0/Haoyao-style.zip
!unzip Haoyao-style.zip
git cloneしたリポジトリの中にチェックポイントフォルダがあって、
あとのzip展開処理でエラーになったので削除する。
学習済みのモデルをダウンロードして、展開する。
学習済みモデルを切り替えるならwgetの向き先を変える必要がある。
このリンクのあたりをみるともう少し分かりそう。
%mkdir $uploadPath
%cd $uploadPath
from google.colab import files
uploaded = files.upload()
%cd ../
画像ファイルをアップロードする。
!pip install utils
!pip install tensorflow==1.14
必要なライブラリをインストールする。
TensorFlowは新しいバージョンではコケるので、バージョンを指定してインストール。
%run -i test.py --checkpoint_dir ./ --test_dir $uploadPath --style_name $styleName
画像生成処理を実行する。
from google.colab import files
zipName = uploadPath + '.zip'
!zip -r $zipName results/$styleName
files.download(zipName)
生成した画像ファイルをダウンロード。
駿で試したのが以下。もう少し、アニメっぽく、元が分からないようにしたいなと思いました。
1枚目
2枚目
