[PYTHON] J'ai essayé de déplacer de la nourriture avec SinGAN

introduction

Je suis désolé de vous déranger dans l'espace vide de Manufacturer / Counting Advent Calendar 2019.

Récemment, j'ai joué avec "SinGAN", je vais donc résumer les résultats en gros. SinGAN est un article qui est devenu un sujet brûlant car il a été sélectionné comme meilleur article à l'ICCV 2019. En plus d'apprendre avec une seule image pour générer une image de n'importe quelle taille avec les mêmes fonctionnalités, c'est aussi génial. Screenshot from 2019-12-24 18-23-29.png

Papier: https://arxiv.org/abs/1905.01164 Code: https://github.com/tamarott/SinGAN Vidéo: https://youtu.be/xk8bWLZk4DU

De plus, ** je peux facilement l'essayer avec une image et un GPU **. C'est aussi un bon point. Avec un GPU, il a fallu plusieurs heures pour apprendre à chaque fois dans mon environnement.

En ce qui concerne le contenu de la thèse, ~~ Je dois rédiger un mémoire de maîtrise tôt ~~ Il y a d'autres personnes qui l'ont déjà expliqué, donc je vais l'omettre ici. J'ai trouvé plusieurs cas à Qiita seulement.

D'ailleurs, dans cet article, je vais essayer différentes fonctions (principalement Animation) selon [README] de SinGAN (https://github.com/tamarott/SinGAN) Si vous souhaitez reproduire, clonez le référentiel. reste ici.

De plus, le résultat de jouer avec SinGAN est tweeté en détail à #SinGAN.

Animation Pour créer une vidéo à partir d'une image fixe, utilisez cette commande en une seule prise.

$ python animation.py --input_name <input_file_name> 

ramen

Tout d'abord, des ramen classiques. Ce délicieux ramen ... Cette rue, elle a l'air animée et délicieuse! alpha=0.100000_beta=0.850000.gif

Et les ramen Jiro? Ce chinois glacé ... Cette rue, elle a l'air animée et délicieuse! alpha=0.100000_beta=0.900000.gif

Pizza

Cette pizza est ... Cette rue, c'est chaud et frais! alpha=0.100000_beta=0.950000.gif

Bol de riz garni de sashimi

Ce bol de fruits de mer est ... Cette rue, c'est frais! alpha=0.100000_beta=0.950000.gif

Art tardif

Ce café latte est ... Cette rue, elle a l'air animée et délicieuse! alpha=0.100000_beta=0.850000.gif

"Cri"

Le "cri" de Munch ... Cette rue, l'ego s'effondre! alpha=0.100000_beta=0.850000.gif

Grotte bleue (pour Shibuya)

Les illuminations de Shibuya ... C'est vrai, je pense que c'était la manière la plus correcte de l'utiliser. alpha=0.100000_beta=0.900000.gif

Harmonization Pour rendre le collage naturel, vous devez d'abord entraîner le modèle. Spécifiez l'image d'arrière-plan.

$ python main_train.py --input_name <input_file_name>

La deuxième commande harmonisera l'image coupée-collée et l'image du masque. Cette opération sera effectuée immédiatement.

$ python harmonization.py --input_name <training_image_file_name> --ref_name <naively_pasted_reference_image_file_name> --harmonization_start_scale <scale to inject>

Je me suis référé ici pour créer l'image de masque. [Créez une image de masque en noir et blanc d'une zone spécifique avec Gimp - Urusu Lambda Web](https://urusulambda.wordpress.com/2018/07/23/gimp%E3%81%A7%E7%89%B9%E5% AE% 9A% E9% A0% 98% E5% 9F% 9F% E3% 81% AE% E7% 99% BD% E9% BB% 92% E3% 83% 9E% E3% 82% B9% E3% 82% AF% E7% 94% BB% E5% 83% 8F% E3% 82% 92% E4% BD% 9C% E6% 88% 90% E3% 81% 99% E3% 82% 8B /)

Au fait, cette fois, j'aimerais synthétiser le Père Noël avec les "Nymphéas" de Monet. Cette image coupée-collée est ... lilly_naive.jpg Cela ressemble à ceci: c'est petit et difficile à voir. lilly_santa.png

Super Resolution SinGAN peut également super-résolution, alors agrandissons l'image précédente. Cette commande est unique. Si rien n'est spécifié, la hauteur et la largeur seront quadruplées.

$ python SR.py --input_name <LR_image_file_name>

lilly_santa_HR.png

Joyeux Noël! Bonne année!

prime

J'ai essayé de collaborer avec des peintures et Pokémon célèbres avec Harmonization et SR.

Wakaoka Ito et Houou. image.png

Turner et Lugia. image.png

Les deux ne sont pas bons, je ne connais toujours pas le talent de l'harmonisation.

Recommended Posts

J'ai essayé de déplacer de la nourriture avec SinGAN
J'ai essayé de déplacer EfficientDet
J'ai essayé fp-growth avec python
J'ai essayé de gratter avec Python
J'ai essayé Learning-to-Rank avec Elasticsearch!
J'ai essayé le clustering avec PyCaret
J'ai essayé gRPC avec Python
J'ai essayé de gratter avec du python
J'ai essayé d'implémenter une ligne moyenne mobile de volume avec Quantx
J'ai essayé de résumer des phrases avec summpy
J'ai essayé l'apprentissage automatique avec liblinear
J'ai essayé webScraping avec python.
J'ai essayé d'implémenter DeepPose avec PyTorch
J'ai essayé la détection de visage avec MTCNN
J'ai essayé d'exécuter prolog avec python 3.8.2.
J'ai essayé la communication SMTP avec Python
J'ai essayé la génération de phrases avec GPT-2
J'ai essayé d'apprendre LightGBM avec Yellowbrick
J'ai essayé la reconnaissance faciale avec OpenCV
J'ai essayé l'analyse de régression multiple avec régression polypoly
J'ai essayé d'envoyer un SMS avec Twilio
J'ai essayé d'utiliser Amazon SQS avec django-celery
J'ai essayé d'implémenter Autoencoder avec TensorFlow
J'ai essayé linebot avec flacon (anaconda) + heroku
J'ai essayé de visualiser AutoEncoder avec TensorFlow
J'ai essayé d'utiliser du sélénium avec du chrome sans tête
J'ai essayé l'analyse factorielle avec des données Titanic!
J'ai essayé d'apprendre avec le Titanic de Kaggle (kaggle②)
J'ai essayé le rendu non réaliste avec Python + opencv
J'ai essayé un langage fonctionnel avec Python
[Introduction à Pytorch] J'ai joué avec sinGAN ♬
J'ai essayé la récurrence avec Python ② (séquence de nombres Fibonatch)
J'ai essayé d'implémenter DeepPose avec PyTorch PartⅡ
J'ai essayé d'implémenter CVAE avec PyTorch
J'ai essayé de jouer avec l'image avec Pillow
J'ai essayé de résoudre TSP avec QAOA
J'ai essayé la reconnaissance d'image simple avec Jupyter
J'ai essayé le réglage fin de CNN avec Resnet
J'ai essayé le traitement du langage naturel avec des transformateurs.
# J'ai essayé quelque chose comme Vlookup avec Python # 2
J'ai essayé de gratter
J'ai essayé PyQ
J'ai essayé AutoKeras
J'ai essayé le moulin à papier
J'ai essayé django-slack
J'ai essayé Django
J'ai essayé spleeter
J'ai essayé cgo
J'ai essayé la reconnaissance manuscrite des caractères des runes avec scikit-learn
J'ai essayé de prédire l'année prochaine avec l'IA
J'ai essayé des centaines de millions de SQLite avec python
J'ai essayé d'implémenter la lecture de Dataset avec PyTorch
J'ai essayé d'utiliser lightGBM, xg boost avec Boruta
J'ai essayé la reconnaissance d'image de CIFAR-10 avec Keras-Learning-
J'ai essayé d'apprendre le fonctionnement logique avec TF Learn