PFNのChainerで、ネコ写真をゴッホ風にしてみた。

Deep Neural Networkを使って画像を好きな画風に変換できるプログラムの、Chainer実装が公開されています。

画風を変換するアルゴリズム | Preferred Research

結果もとても分かりやすく載っています。

だがしかし、なるほどねー、と分かった気になってないで自分でやってみないと、というわけで、「やってみた」シリーズ。2011年物のMacBook Airにインストール、ブンブンやりました。フーフーかな。

CPU、Intel Core i7 2GHz (Ivy Bridge)です。Intel HD Graphics 4000なので、残念ながらGPUライブラリは使えません。裏で回しながら通常業務をやっていましたが、全く支障なし。

インストール＆実行自体も特に支障なく、非常に簡単。

1. githubでクローン。

2. インストール。

pip install chainer

3. Caffeのモデルを使うので、ダウンロード、同じディレクトリーに配置。

　　https://gist.github.com/ksimonyan/211839e770f7b538e2d8#file-readme-md

　　ページ内のこのファイルをゲットします。→　caffemodel_url:

　　http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/software/very_deep/caffe/VGG_ILSVRC_16_layers.caffemodel

4. PIL (Python Imaging Library) が足りない！と言われたので、インストール。

pip install Pillow

 5. ディレクトリーを用意して、実行！

python chainer-gogh.py -m vgg -i sample_images/cat.png -s sample_images/style_0.png -o sample_images -g -1

6. 完全にノイズからスタート、10分ごとに、だんだんと細部までゴッホ風に表現されていきました。

元のネコ写真と画風のテンプレートとなるゴッホの名画「星月夜」

　

MacBook Air にて9時間ちょっと計算した結果をGIFアニメにしてみました。

 <---- GIFアニメです。

4時間ぐらいやると、大体、いい感じになりました。4時間経過時の物。

テンプレート、対象写真、共に題材を選ぶ感じですが、いろいろ試してみたいです。

Chainer、一応入門できたので、しばらく食いついてみよう。