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画像生成AI / スタイル変換

2-2. DCGANのアルゴリズム

やること

Deep Convolutional Generative Adversarial Networks (DCGAN)は、直訳すると「深層畳み込み敵対的生成ニューラルネット」です。今日は、数式を使わずにそのアルゴリズムを勉強してみます。

使うもの

こちらの勉強会を参考にしました。

AIワークショップ|初心者だけどDCGANできちゃった (2019/01/18 18:00〜)
# 【注意】偽札を作るワークショプではありません【喚起】 警察関係者の立ち入りを禁止します() ## オンラインコミュニティ 情報交換・質問・クレームなどはAI FASHIONのSlack(自由参加)...
AI勉強会|GANやVAEが書けるようになりたい (2019/10/11 19:30〜)
## 久しぶりに本郷で開催します こちらがライブ配信のアーカイブ動画です。 ## 参加方法 抽選や承認はありませんので、好き勝手にお越しください。 ## オンラインコミュニティ 情報交換・質問・クレー...

まずはこちらのサイトで遊ぶ

こちらのサイトで「生成」ボタンを押すと、さまざまな美少女が生成されます。 DCGANは、教師画像をたくさん用意し、「乱数列」から「教師画像に近い画像」を生成するように学習させるアルゴリズムです。上手に学習させることで、教師画像が共通して持っている「美少女とは何か」を掴んでくれますので、教師画像に存在しないような美少女も生成できるようになります。

MakeGirlsMoe
Create Anime Characters with A.I.!

一言で言うと

乱数列から画像を作る「ジェネレータ」と、画像が本物かどうかを見極める「ディスクリミネータ」の熱い戦いです。

登場人物

まずこれらを用意します。

  • 乱数列から画像を作る「ジェネレータ」(ニューラルネット)
  • 画像が本物かどうかを見極める「ディスクリミネータ」(ニューラルネット)
  • たくさんの教師画像

アルゴリズム

  • ジェネレータLv.0が偽札Lv.0を作りました。
  • ディスクリミネータLv.0は、本物と偽札の見分けが付きません。
  • ディスクリミネータLv.0は、本物を「1」偽物を「0」と判定できるように学習し、ディスクリミネータLv.1になりました。偽札Lv.0よりもレベルが高いので、もうバッチリ見分けがつきます。
  • ジェネレータにとってはまずい状況です。
  • そこでジェネレータは、ディスクリミネータを拉致監禁のうえ薬漬けにします。
  • 薬漬けにされたディスクリミネータは、ひたすら画像の真偽を判定するマシンと化しました。とはいえ、偽札を見分けられます。
  • ここでジェネレータLv.0は、ディスクリミネータが本物と間違えるような偽札を作れるように学習し、Lv.2になりました。
  • いたちごっこが繰り返されます。
  • 1万年後。ジェネレータもディスクリミネータもLv.100になりましたが、ハイレベルな攻防は続いています。ここでジェネレータLv.100を取り出してみると、乱数列から非常に精巧な偽札を作ることができています。

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この記事を書いた人
Yasuda

博士(理学)。専門は免疫細胞、数理モデル、シミュレーション。米国、中国で研究に携わった。遺伝的アルゴリズム信者。物価上昇のため半額弁当とともに絶滅寸前。

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