はじめに
この記事は、1分で実現できる有用な技術 Advent Calendar 2015 14日目の記事です。
ここでは、mattyaさんによる画風を変換するアルゴリズムをお手軽に試してみようと思います。
画風変換とは？
詳しい内容は元記事の画風を変換するアルゴリズムを読んで頂きたいのですが、概要としては
『コンテンツ画像に書かれた物体の配置をそのままに、画風をスタイル画像に変換した画像をDeep Neural Network使って生成しよう』
という感じになります。
実行環境
- Mac OSX 10.11.1
- Python 2.7.10
Perfume × STAR WARS
それでは早速試してみようと思います。
題材としては、『Perfume × STAR WARS』を取り上げました。トレンドにも乗った、考えただけで胸が高まるコラボです。
コンテンツ画像
先月メルセデス・ベンツとのタイアップで貞本義行氏によってアニメ化されたPerfume
Perfumeがメルセデス・ベンツのキャラクターに、デザインは貞本義行
スタイル画像
最新作の上映を今週に控えて世界的な盛り上がりを見せているSTAR WARS
スター・ウォーズ｜STAR WARS｜
実行準備
pip install chainer
cd <作業ディレクトリ>
git clone https://github.com/mattya/chainer-gogh.git
任意のモデルをダウンロード(https://github.com/mattya/chainer-gogh)
これで準備は終わりです!!
この後の実際の処理は結構時間かかりますが、セットアップまでは本当にタイトル通り「1分で始める」ことができると思います。
実行結果
python chainer-gogh.py -m nin -i perfume.png -s star_wars.png -o ~/Desktop -g -1
うーん...Perfumeの顔とかは崩れちゃいましたが、Star Warsの画風はいい感じに当てはめることができました。
お手軽にDeepLearningで遊べるChainerすごい！