AIで肖像権フリー顔画像の生成:StyleGAN で存在しない人物写真を作り出そう。

証明写真からアニメ画像まで。Style GANの生成モデルで独自画像の生成に挑戦。

3.80 (128 reviews)
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日本語
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Nov 2023
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What you will learn

StyleGANの基本と応用

スタイル変換の意味

画像生成技術の扱い方

事前学習モデルの利用方法

学習モデルの作り方

Description

この講座では、敵対的生成ネットワークをベースとしたStyleGANという技術について学んでいきます。

・StyleGANとは何か?

・仕組みはどうなっているのか?

・どのようなことに応用できるのか?

ということについて、詳しく解説していきます。

パソコンで実際に生成してみたり、学習させてみたりして、人工知能の凄さを体験してみることにしましょう。


イラストと数学、データサイエンス、そしてPythonコードの教材を使って解説していきます。

Content

紹介

コース概要
受講対象者
必要なもの

環境構築

概要
Google Colab のインストール
StyleGANのインストール
Drive link
事前学習モデルの取得

StyleGANとは

概要
百文は一験に如かず(exampleの実行)
PGGAN
StyleGANの構造:マッピング・ネットワーク
StyleGANの構造:合成ネットワーク
StyleGANの構造:スタイル変換
03-70-スタイル変換の計算グラフ

StyleGANの応用

概要
まずは生成してみよう generate.pyの実行
画像の混ぜ合わせ:Style mixing
画像の混ぜ合わせ:実践
画像の混ぜ合わせ:結果
ノイズの注入:影響度
ノイズの注入2:色と細かい表現
Truncation trick
Truncation trick:実践

StyleGAN2

概要
StyleGANの欠点
StyleGANのの改良
StyleGAN2の構造:スタイル変換の数式
StyleGAN2の欠点

証明写真を作ってみよう

概要
データの収集
画像の整列
画像の仕分け
データセットの作成
コードの改造
Style blockについて
実行のための準備
実行
生成過程
生成過程ビデオ 初期解像度128x128

アニメキャラクターの生成

概要
ダウンロード リンク
モデルの読み込み
アニメ画像の生成
動画にして無限増殖
生成結果

補足

補足について
潜在空間は何をしているのか
潜在空間は何をしているのか2
潜在空間がないとどうなるのか
損失関数について:Wasserstein loss

Screenshots

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Reviews

Tomo
April 21, 2023
AIでの顔画像生成では、圧倒的に1番の教材だと感じています。 Google Colabの大きな変更が続いているため、以前使えていたコードや動画が使えなくなったりと、教材対応が難しい状況だとは思います。 ただ講師の方は、現状に対応した教材を構築したり、プログラミンど素人の私の、本当に基礎の基礎の質問に対しても、迅速で丁寧な対応をしてくださいます(私の拙い質問はQ&Aに残っていると思います) より実践的なAI顔画像生成を学びたい方、着実に前へ進んで行きたい方には、講師の方の真摯な対応も含めて、1番にオススメできる教材だと感じています。
Koji
February 9, 2023
内容としては非常に興味深く、解りやすいものだった。 ただ動画の内容が古く、現在のバージョンでそのままは動かないので何カ所かで引っかかり(自分の理解不足や誤解もあるのですが)、講師の方の手を煩わせないといけなかったのがマイナス点。
Yukisuke
May 10, 2022
python、style ganを使った、画像生成を体験できます。自分で集めた画像をAIに学習させ写真を生成する等とても興味深く勉強になりました。画像生成を体験したいという方にはもってこいの講座かと思われます。 短所としてはstyle ganの計算の仕組みについて高度な数学の知識が必要で、その前提知識がない私としては理解できないところが多かったです。また学習環境の違いから学習において混乱することがあるかもしれません。ただQ&Aにしっかりと返信されるなど。サポートにはとても手厚いので安心感がありました。もし次の講座を作られる予定があるなら画像生成のwebアプリの作り方についても具体的説明と共に教えて頂きたいです。
かえる
August 11, 2021
大変貴重な講座を作成いただき、ありがとうございました。 途中ご説明いただいているギリシャ文字だらけの数式については知識不足の為、理解できませんでしたが、style ganを使って画像を生成するとい基礎的な操作については理解することができました。この技術の応用を目指して再度、講座の見直しをしたいと思います。 ありがごうございました。
清水想
May 4, 2021
正直、解説は前提知識がそれなりにないとついていけないと思います。そのため、初回はとりあえず指示に従ってコマンドを実行して、どのようなことができるか体感した上で、もう一度講座を見直して、わからないことを調べるというやり方で学ぶのがよいのではないでしょうか。講座自体は面白かったですし、写真やイラストが動的に変化する様は中々見られないため、今後も面白い講座が見られることに期待します。

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12/13/2020
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12/31/2020
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