Let’s play with AI.
AI coordinator管理人の清水秀樹です。
芸術関係でなにかAIで出来るものないかなとネットサーフィンをしていたら、動画の画風変換についての記事を見つけました。
例によって早速試してみたところ、思いの外面白かったのでご紹介したいと思います。
試してみたgithubはこちらになります。
Real-Time Sytle Transfer in TensorFlow
いや〜しかしAIの進化はすごいですよね。
動画の画風変換も簡単にできるようになっているとは・・・
以前、静止画での画風変換についても紹介していますので、興味がある方は下記記事もご覧ください。
すぐ試せる画風変換アルゴリズム chainer-goghが凄すぎる件について
そして今回は動画で画風変換をやってみたという記事になります。
当記事全般についての説明をYouTubeでも紹介しています。
実写動画をアニメ映像に変換できる時代が来た！
まずは下記静止画を見てください。
素敵ですよね。
メルヘンチックというかファンタジーのような世界観。
こんな映像を作ってみたいなぁ〜と思ったら吉日！
画風変換AIを活用すれば、実車動画を上記のようなファンタジーチックなアニメ動画に変換できるんです。
実際にやってみた紹介動画がこちらになります。
素晴らしい。
楽しすぎる。
GTX1060で約１日の学習(epoch = 5)から上記動画を生成出来るモデルを構築することが出来ました。
もともと準備してあった学習モデルで試してみるのも良いけれど、それでは好みの動画映像は作成できないので、今回はGPUぶん回してモデル構築しました。
（個人的にGPUのファンが回りまくっている時はAIを作ってる感があってうれしい。）
もう少しepoch数を増やして学習すればもっとアニメチックになるかもしれませんが、学習によってPCをしばらく占有することになるので、もっと時間があるときに実施してみようと思います。
また、アニメ動画を実写風にしてみるという逆のアプローチでも試してみようと思います。
ちなみにもともとあったモデルでの画風変換ではこんな感じになりました。
上記３つの動画も載せておきます。
試す上で苦労した点
setup.shで定義しているファイルデータがダウロードできない。
１３Gバイトあるcocoデータセットのtrain2014.zipが、回線が細いんだかなんだか知らんが、めちゃくちゃ速度が遅い上、途中で切断されてしまう始末。
３回チャレンジしてすべて全滅したので、直接下記サイトから直接ダウンロードを試みたところなんとかダウンロードすることが出来ました。
https://cocodataset.org/#download
あとは開発環境構築でしょうか。
なんか色々引っかかりましたが、適当にエラー原因をググりながら進めていくことで動くところまで持っていくことが出来ました。
ここは苦労というより、面倒くさかったかな。
まあ、環境構築さえ出来てしまえば後はマニュアル通りで進めていくことが出来ます。
それにしても、最近はAIで出来ることが本当に増えてきたなという印象を持っています。
AIを使った遊びがもっと増えてくると良いですね。
興味がある方はぜひチャレンジしてみてください。
それではまた！
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