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誰もがやさしく微笑みあえる、その日まで

東日本大震災で被災された方々、心を痛めた方々に送ります。

StyleNetで遊んでみた(その6)


 今回は、「StyleNetで遊んでみた(その6)」です。

 StyleNetは、オリジナル画像とスタイル画像を組み合わせて、新しい画像を生み出す手法です。
 詳細は、こちらをご覧ください。
 https://elix-tech.github.io/ja/2016/08/22/art.html

 今回もTensorFlowのチュートリアルを使って画像を生成しました。
 使用したTensorFlowのチュートリアルはこちらです。
   https://www.tensorflow.org/alpha/tutorials/generative/style_transfer



 今回は、自然現象の画像を組み合わせてみました。


 始めに、オリジナル画像が「雲」、スタイル画像が「炎」の例
 うーん、いまいち。



 次は、オリジナル画像が「雲」、スタイル画像が「雷」の例
 元々雲の中で雷は発生するからあまり違和感はないけど、インパクトも無い。



 これは、オリジナル画像が「炎」、スタイル画像が「雷」の例
 炎の中の稲妻は自然。
 まあまあイメージに近いけど、できれば炎と稲妻が溶け合っている感じの画像を生成したかった。 


 最後は、オリジナル画像が「波」、スタイル画像が「炎」の例
 インパクトは一番あるけど、見ていて気持ちがいい画像ではない。
 気分を害したらすみませんでした。


 結論としては、自然現象を組み合わせた画像生成は、自然現象に対する常識があるので、どうしても違和感が先に立ってしまいます。
 あまり面白い画像は生成できませんでした。
 そろそろ画像生成はおしまいにしようかな。



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StyleNetで遊んでみた(その5)


 今回は、「StyleNetで遊んでみた(その5)」です。

 StyleNetは、オリジナル画像とスタイル画像を組み合わせて、新しい画像を生み出す手法です。
 詳細は、こちらをご覧ください。
 https://elix-tech.github.io/ja/2016/08/22/art.html

 今回もTensorFlowのチュートリアルを使って画像を生成しました。
 使用したTensorFlowのチュートリアルはこちらです。
   https://www.tensorflow.org/alpha/tutorials/generative/style_transfer



 今回は、マティス(Matisse)の切り絵を使いました。
 マティスの配色が好きなので、単純に文字の背景としてマティスの切り絵を使ってみたらどうなるか興味があったので画像を生成してみました。


 始めの例は、スタイル画像に「サーカス(Le Cirque)」を使いました。
 https://www.moma.org/collection/works/105380 
 鮮やかな色合いと斜めに配置された形が気に入りました。




 次の例は、スタイル画像に「王の悲しみ(The Sorrows of the King)」を使いました。
 https://en.wikipedia.org/wiki/The_Sorrows_of_the_King
 元の画像では、黄色いヒラヒラした葉っぱみたいな図形が印象的だったので、生成した画像にもうまく反映されていて良かったです。



 最後の例は、スタイル画像に「束(La Gerbe)」を使いました。
 http://theconversation.com/from-the-tate-to-the-moma-cross-continental-perspectives-of-matisses-cut-outs-32931
 個人的には、元の画像の濃淡を交えたカラフルな色遣いと、いろんな方向にニョキニョキ伸びる形が好きなので、両方とも生成画像に現れていて嬉しかったです。
 欲を言えば、もっとニョキニョキしていても良かったかなと思います。

 

 今回の実験で、文字の飾りにもStyleNetが使えそうかな、と思いました。
 もう少し遊んでみたくなったので、他の使い方を考えてみます。




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StyleNetで遊んでみた(その4)


 今回は、「StyleNetで遊んでみた(その4)」です。

 StyleNetは、オリジナル画像とスタイル画像を組み合わせて、新しい画像を生み出す手法です。
 詳細は、こちらをご覧ください。
 https://elix-tech.github.io/ja/2016/08/22/art.html

 今回もTensorFlowのチュートリアルを使って画像を生成しました。
 使用したTensorFlowのチュートリアルはこちらです。
   https://www.tensorflow.org/alpha/tutorials/generative/style_transfer



 今回は、クリムトの絵を使いました。
 現在、東京都美術館でクリムト展が開催されています。
 先日見に行きましたが、その中に、第二次世界大戦中に焼失した、ウィーン大学の天井画「法学」、「医学」、「哲学」の三部作も下絵や複製が展示されていました。
 ウィーン大学の天井画についてはこちらをご参照ください。
 https://adwsjapan.wordpress.com/2011/12/11/%E7%84%BC%E5%A4%B1%E3%81%97%E3%81%9F%E3%82%AF%E3%83%AA%E3%83%A0%E3%83%88%E3%81%AE%E5%90%8D%E7%94%BB/

 それらはモノクロだったので、StyleNetで着色してみました。
 スタイル画像は、同じくクリムトの「ベートーヴェン・フリーズ」です。
   https://klimt2019.jp/special/beethoven-fries.html



 まずは「法学」 (Jurisprudence)



 次に「医学」 (Medicine)




 最後に「哲学」 (Philosophy)





 毎回同じ結論ですが、思った通りの絵を生成するためには修業が必要だとしみじみ感じました。
 



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StyleNetで遊んでみた(その3)


 今回は、「StyleNetで遊んでみた(その3)」です。

 StyleNetは、オリジナル画像とスタイル画像を組み合わせて、新しい画像を生み出す手法です。
 詳細は、こちらをご覧ください。
 https://elix-tech.github.io/ja/2016/08/22/art.html

 今回もTensorFlowのチュートリアルを使って画像を生成しました。
 使用したTensorFlowのチュートリアルはこちらです。
 https://www.tensorflow.org/alpha/tutorials/generative/style_transfer


 今回は、火焔式縄文土器の画像に対して、炎のスタイル画像を組み合わせて画像を生成しました。 
 個人的は、3枚目と4枚目は結構いい感じになってきたと思っています。













 表現したいスタイルをコントロールするために、今後も画像生成のアルゴリズムを調べてみようと思いました。



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StyleNetで遊んでみた(その2)



 今回は、「StyleNetで遊んでみた(その2)」です。

 StyleNetは、オリジナル画像とスタイル画像を組み合わせて、新しい画像を生み出す手法です。
 詳細は、こちらをご覧ください。
 https://elix-tech.github.io/ja/2016/08/22/art.html


 前回は、色々条件(ハイパーパラメータ)を変えましたが、あんまり思った通りに鮮やかな色彩の画像を生成できませんでした。
 もう少し粘って何とか自力で思うような画像を作りたかったのですが、できませんでした。
 残念。


 というわけで、今回はTensorFlowのチュートリアルを使って画像を生成しました。
 使用したTensorFlowのチュートリアルはこちらです。
   https://www.tensorflow.org/alpha/tutorials/generative/style_transfer


 前回使ったバラの画像を加工したのはこちら。 



 火焔式縄文土器に色付けしてみたのはこちら。




 キッチリ書かれてチューニングされたコードだとイメージに近い画像を生成できます。
 プログラマとしては、まだまだ実力不足です。
 精進あるのみです。




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