AIにりんごを描いてもらった

こんな感じ

生成結果(64x64 png)

途中結果

ite0

ite20

ite100

ite200

ite300

ite400

ite500

背景

最近GAN（Generative Adversarial Network）で、いろんな画像を自動生成したり、ポスターも生成するなどの記事はたくさん目に入る。

どこまで出来るかを試してみたかった。

実現の仕方

こちら数字画像生成のgithubソースを参考し、改造した。 [2]

わかったこと

• Convolution Networkの方は、Full Connected Networkより、生成した画像がスムーズ。 Full Connected Networkの場合は、どうしても雑音が入る。

• 通常のGANはハイパーパラメータに敏感。収束しないことがある。より安定性のあるDRAGANなどは今後試すべき。

Usage

github source

$ python3 origin-dcgan.py

参考

[1] https://oshearesearch.com/index.php/2016/07/01/mnist-generative-adversarial-model-in-keras/

[2] https://github.com/osh/KerasGAN

[3] https://medium.com/towards-data-science/gan-by-example-using-keras-on-tensorflow-backend-1a6d515a60d0