Runway
クラスメートのThesisプロジェクトです。
https://runwayml.com/
コンセプトはとてもシンプルで、結構時間がかかるMachine Learningの環境づくりから簡単なサンプルの実行をクリックひとつで出来るようにして、アプリケーションの開発に注力しましょうというもの。
ITPはアートスクールなので、一応メインのターゲットはArtistとなっていますが、この間聞いたところ、
Artist等問わず、色々なところから関心を持たれているとのことです。スタートアップからNASAの職員まで。
アプリケーションスクリーンショット
何が出来るのか
現在、RunwayがサポートしているのはOpenPose, im2txt, YOLOの３種類です。
RunwayがやってくれることはPre-trainedモデルを読み込んで、その出力をJSON形式で出力するということ。
プロトコルはOSC、HTTPをサポートしているので、基本的にRunwayをMac/Windowsで動かして、データを送れば、
あとは何でもできます。
OpenPose + openFrameworks + fragment shaderで簡単なアプリを試してみましたが、
oFでskeltonデータ取るのにxcodeやらaddonで時間費やしていたのが、悲しくなるほど簡単です。
OpenPoseはrepo自体はstarしてるんですが、ザーッと確認した感じ環境構築がちと面倒そうなので、試してなかったんですが、
テストするまで10分かからないので、おおと感心しました。
im2txtに関しては以前自分でセットアップした時に結構時間掛かったので（Python、TensorFlowのバージョンやら何やら）、クリックひとつであと待ってポチポチ押せば、
動くってのは本当に便利だなぁと。
ちなみに、クリエイターとDan Shiffmanは仲がいいので、ShiffmanもProcessingで簡単なテストアプリとか作っています。
PaperspaceでのリモートGPUもサポートしているので、高速インターネット回線があれば、本当にスムーズに動くと言ってました。
AWSやGoogle Cloudのサポートは次のリリースでサポートするそうです。
ちょっとMachine Learning(Deep Learning)試してみたいけど、環境構築するのはなぁというエンジニアの方にはおすすめです。
現在βバージョンなので、invitationのリクエストが必要です。
＊ Dockerのインストールが必要です。
Github
https://github.com/runwayml