こんにちは！

ぷもんです。

前回、機械学習×建築の事例リサーチしてみたというnoteで
建築×機械学習で自分のポートフォリオとなるようなものを作るために
建築の分野で機械学習が使われている例をリサーチしてみました。

色々な事例をまとめた中でも
pix2pixという機械学習モデルを利用した
黒いシルエットに窓と扉のマーキングをした図から住居の平面図を出力する
ものに興味を持ちました。

今回は平面図を出力するために使われている
pix2pix、GANについて書きます。

GANってなんや？

GANの正式名称は
「敵対的生成ネットワーク」（Genera tive Adversarial Network）で
訓練データを学習し、それらのデータと似たような新しいデータを生成する
生体モデルと言われるものです。

むずかしい...。

GeneratorとDiscriminatorという２つの仕組みを同時に使うのが特徴で

Generatorが正解に似せた偽のデータを作り
Discriminatorは正解のデータなのか？
Generatorが作った偽のデータなのか？を見分けます。
これを偽札の偽造者（Generator）と取り締まる警察（Discriminator）が
競い合うように競合させることで
本物と見分けがつかない偽物を作るGeneratorと
これまでにない精度で真偽を見分けるDiscriminatorを作ることができます。

GeneratorとDiscriminatorを競わせることが
敵対的生成ネットワークという名前の由来ともなっています。

本物に近いデータを大量に作ることができるので
AI開発のネックになっていた大量のデータを必要とする
という問題を解決することができるかもしれません。

他にも様々な応用例が出てきるので、かなり注目を集めています。

pix2pixってなんや？

pix2pixはGANの一種で
ペア画像の敵対生成学習を行うことができます。

地図と航空写真のペアを見せ続けることで
地図の特徴を自動で認識して
航空写真から地図を生成できたりします。

はじめに紹介した平面図を生成する例も
開口部と間取りのペアを見せ続けることで
間取りの特徴を自動で認識したものだと考えられます。

見つけた事例

GANについて少し調べただけでも
データ、コードが載っているもの、着眼点のオリジナリティーがあるものなど
様々な事例が見つかりました。

間取りを生成

数字

アニメのキャラクターの画像を生成

今後やりたいこと

・色々なGANの違いを知りたい
・３Dでやるには？
・pix2pixの事例は他にはないか？

などさらに知りたいことも出てきましたが
次は最終的に自分で作ってみたいもの
・平面図を生成するモデル
・プレゼンシートに自動で着彩するモデル

に応用できそうな事例をもう少し探して
コードを写しながらより深く仕組みについて理解しようと思います。

GANについて網羅できているとは思いませんが
次の事例をトレースしてみたい、さらに詳しく知りたい
と思ってもらえる人が増えたら嬉しいです。

少しでも良いなと思ってもらえたら
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参考にした記事はこちらです。

最後まで読んでいただきありがとうございました。

ぷもんでした！