Adventure

ばんくしの日常とか気になった事とかを書く。 技術ブログ : http://vaaaaaanquish.hatenablog.com/ 世界の全てが欲しい物リスト goo.gl/nAnlxg 高専から大学院、エンジニアとして就職。経歴とかブログとか作品とか大体Webサイトに書いてあるからそっちでよしなに。 vaaaaanquish.jp

ドイツのトリを宇宙に飛ばす

- はじめに -

この記事は、ドイツのトリアドベントカレンダー2017 6日目の記事です。

adventar.org


私は、前年度の同アドベントカレンダーにてドイツのトリに関するWebサービスまで作ったにも関わらず、@Asyley_ にブロックされ続ける人生を歩んでいました。

vaaaaaanquish.hatenadiary.jp


しかし本年度は、私の献身的な活動と熱意が認められ、無事@Asyley_ と相互フォローになることができました。

本当に喜ばしい事です。


おかげで@Asyley_ との交流も増え、今となっては、ラーメンにトッピングされる海苔くらい@Asyley_ の事がすきです。

いい話です。


 

- Deep Learningとドイツのトリ -

今年というよりここ数年はDeep Learningがハチャメチャに発展した年が続きました。

中でも画風変換や画像生成などは、出力のインパクトもあってかハチャメチャに流行しました。


詳細な機械学習界隈の流れの紹介は省きますが、PFN社、pixiv社が発表した「pixiv Sketch, PaintsChainer」は、線画から着色を行う作業をDeep Learningにより高い精度で自動化することに成功しています。

https://www.preferred-networks.jp/wp-content/uploads/2017/05/PR20170524_Pixiv_1.png
お絵描きコミュニケーションアプリ「pixiv Sketch」と線画自動着色サービス「PaintsChainer」が連携。イラストの自動着色機能を提供開始! – Preferred Networks


また、あのAdobe社も画風変換として「Deep Photo Style Transfer」(https://arxiv.org/abs/1703.07511) を発表してきて、画像をDeepNetに食わせて合成、昼夜や季節までも人間の目を欺くレベルで変換してしまいました。

f:id:vaaaaaanquish:20171205213510p:plain
f:id:vaaaaaanquish:20171205213521p:plain

(※実装も公開されており以下から引用しています)
GitHub - luanfujun/deep-photo-styletransfer: Code and data for paper "Deep Photo Style Transfer": https://arxiv.org/abs/1703.07511


これら印象的な発表前後でも、様々なネットワーク構造を持つDeep Learningモデルが提案され、世間をハチャメチャに騒がせ続けています。

これら世間をハチャメチャに騒がせるアルゴリズムに対し、ドイツのトリが追いつかない理由はもうラーメンのトッピングに海苔がないくらいありません。


 

- ドイツのトリと宇宙 -

Deep Learningの研究が発展する一方で、ドイツのトリを宇宙に飛ばす研究も盛んに行わています。


先進的な研究成果として、@oboenikui氏の発表した「space doitsu no tori」は宇宙空間に対してドイツのトリが浮遊する状況の再現に成功しています。こちらは必見です。

URL : Space Doitsu no Tori

oboenikui.hatenablog.com


また、@toshi_a氏(凍結されているためリンクはありません) が発表した、「GermanyBird」はRimWorldの世界において、惑星に巣食うドイツのトリを忠実に表現したことで話題になりました。

Github : GitHub - toshia/GermanyBird: ドイツのトリを追加するRimWorldのMODです

toshi-a.hatenablog.com


もはやドイツのトリと宇宙の関係が日本の歴史より深く長いものであることは、ラーメンに海苔が付いてくるくらい自明の理となりつつあります。


 

- 宇宙のトリ -

本記事では、せっかくですのでPFN社社員の公開する画風変換モデルを利用して、私もドイツのトリと宇宙を旅してみたいと思います。

画風を変換するアルゴリズム | Preferred Research
github.com


モデルの説明とか、ChainerがどうのとかPythonがどうのとかは、ここが技術ブログでないので省きますが、まあ何か適当にやりました。

普通にPFNさんの解説記事が分かりやすく十二分。

「環境も大体あるしリポジトリcloneして学習回して余裕でしょww」と思っていたら、chainerのバージョンを合わせたりするのに戸惑ってやっつけになりましたが、まあ何とかなりました。


 
実際にGPUで2日ほど学習を回して、良さげなモデルができてるやつとepochを選択して宇宙のトリを作りました。

その画像が以下です。

f:id:vaaaaaanquish:20171205212914p:plain


宇宙のように広く、ラーメンの味のように複雑なドイツのトリ事情をうまく表現できていると思います。

やったね。


 

- おわりに -

ラーメンで一番要らないトッピングは海苔だと思っています。

次いでワカメです。



明日は未登録らしいのでラーメンが好きで反論がある人は登録すると良いと思います。

adventar.org


 
追記:

作るまでに結構苦労した