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打倒 PaintsChainer おうちで始めるDCGAN
- 2. 今回のネタ 今話題のAI自動彩色を おうちでやってみた こんなあなたに聞いてほしい♥ ‖ PaintsChainerを見てすごいと思った ‖ AIの使いみちを知りたい ‖ DeepLearningさわってみたいけどきっかけがない 1
- 3. 自己紹介 ‖ 十字 静/Sei, TOAZA ‖ 角川でラノベとか書いてる ‖ 技術系同人サークル「超未来工房」 あしたDevBooksで頒布します！ 2
- 4. AI自動彩色ソフト「PaintsChainer」 PCへの入力 ‖ 線画 ‖ 色ヒント 3 ‖ 入力画像 ‖ AIが自動で彩色してくれる！ ‖ 出力画像
- 5. PaintsChainerと、うちのAIさん PCで作った画像 ‖ 学習データ600,000枚 ‖ 500まんえんのGPUサーバ ‖ 学習データ1024枚 ‖ 3まんえんのAzure Instance 4 ‖ PaintsChainer ‖ うちのAIさん
- 6. PaintsChainerと、うちのAIさん PCで作った画像 ‖ 学習データ600,000枚 ‖ 500まんえんのGPUサーバ ‖ 学習データ1024枚 ‖ .3まんえんのAzure Instance 5 ‖ PaintsChainer うちのAIで作った画像 ‖ うちのAIさん
- 7. PaintsChainerと、うちのAIさん PCで作った画像 ‖ 学習データ600,000枚 ‖ 500まんえんのGPUサーバ 6 ‖ PaintsChainer うちのAIで作った画像 ‖ うちのAIさん ‖ 学習データ1024枚 ‖ .3まんえんのAzure Instance
- 9. Deep Convolusional Generative Adversarial Network DCGAN
- 10. DCGAN :Deep Convolutional Generative Adversarial Network Data Set 入力画像 偽のペア • True Pair • Fake Pair 入力画像 Generator Discriminator 7 探偵犯人 騙す！ 見破る！
- 11. Generatorの使いみち 出力画像入力画像 Generator コナンくん絶対騙すマン ‖ 線画+色ヒント ‖ 着色画像 ‖ テーマ ‖ 詩 ‖ コード進行 ‖ 楽曲 8 ‖ 風景写真 ‖ 新海誠風の背景 取組中！ ‖ 棒人間 ‖ 線画 C92予定 入力と出力のペアさえあれば、人間の創造性を学習できる
- 12. 苦労話 結局、データセットが 問題なのよね ‖ OpenCVで完成画像から線画と色ヒントを作る→挫折 • ある線が「色の境界」なのか「影の境界」なのかを判定できず、学習に失敗 ‖ ならば完成画像から鉛筆画と色ヒントを作る→挫折 • 学習はうまくいったものの、そもそも鉛筆画を描けるだけの技量がない ‖ 最終的に線画to鉛筆画&鉛筆画to着色の2段階で学習→成功 ‖ 結論: 教師データセットをうまく作ることが成功のコツ 9
- 13. ちなみに ヒントなしの着色精度は お察しください…… PaintsChainerで作った画像 うちのAIで作った画像 ‖ PaintsChainer ‖ うちのAIさん × Special THX! たいやま @tai2an やっぱりPaintsChainerには 勝てなかったよ……
Editor's Notes
- 今話題のPaintsChainerは、人工知能を使ってイラストに色をつけるソフトです。 こんな風に線画と色ヒントを入力として与えると (クリック) 人工知能が自動的に彩色をしてくれます。 このPaintsChainerをおうちでやってみようというのが今回のネタです。
- さて、このPaintsChainer、60万枚の画像と500万円のサーバーを使って動いています。 僕のおうちは500万円ポンッと払えるほどお金持ちではないので、工夫をして学習を行いました。 その結果がこちらです。 (クリック) まぁ悪くない結果なんじゃないかなーと思います。 問題はどれだけ時間とお金がかかったかです。うちのAIさん、たった1024枚の画像と3万円のAzureインスタンスで動いてます。
- 1024枚の画像と、3万円のインスタンス！
- 1024枚の画像と、3万円のインスタンス！！
- いいじゃんいいじゃん！ で、これどうやってやったの？ という話で出てくるのが
- Deep Convolusional Generative Adversarial Network DCGANというアルゴリズムです。
- DCGANの概略はこんな感じです。 (タメ) ……これだと解りづらいようなので、たとえ話でご説明します。 Discriminatorがコナンくんで、Generatorが犯人です。 DCGANが学習するデータセットには、あらかじめ入力画像と出力画像のペアが入っています。 (クリック) 犯人はペアを持たない1枚の画像を持ってきて、そこから偽のペアを作り、こっそりデータセットに忍び込ませます。 偽のペアがコナンくんを騙せれば犯人の勝ち、偽のペアを見破ることができればコナンくんの勝ち。 (クリック) このゲームを繰り返すことで、コナンくんと犯人は推理力と偽装力を上げていきます。
- 80000回ほどコナンくんを連載すると、Generatorは「コナンくん絶対騙すマン」に進化します。 たとえば線画と色ヒントから着色画像を作る、 風景画像から新海誠風の背景を作る、 棒人間を書いたら線画にしてくれる、 なんてこともできるようになります。 あるいはテーマを設定すると、そのテーマに沿った詩を書いてくれたり コード進行を入力すると、そのコードに会うメロディを作ってくれるように学習することも可能です。 入力と出力のペアさえ用意すれば、DCGANはそれを学習することができるのです。
- データセットさえあれば。……そう、けっきょくデータセットが一番大変なんです。
- 今回作成したAIはChainerを用いて実装し、Azureインスタンス上で学習を行いました。 またPaintsChainer作者のtaizanさんからは、作成した画像の使用をこころよく許可いただきました。 今発表の機会をいただいた翔泳社の方々と会わせ、この場を借りて御礼申し上げます。ありがとうございました。