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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。

4.05 (30 reviews)

Students

3 hours

Content

Sep 2021

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Regular Price


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、そしてPythonコードの教材を使って解説していきます。


Screenshots

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。
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。
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。
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。

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


Reviews

かえる11 August 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4 May 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。


3701302

Udemy ID

12/13/2020

Course created date

12/31/2020

Course Indexed date
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