はじめに

全体の概要などは第1回で説明しました。
本稿では実際にモジュールを実装して評価していきたいと思います。

手法

今回はDCGANを用いたグレーアイコン生成に関する検討を行います。
全体で言うと、この部分です。

使用するDCGANはこちらで提案された手法で、PFNのキャラクター生成でもこの考えが使われているだろうと思います。
手法の詳細は割愛します。

実装

実装はGithubに置きました。リンクはこちら。

基本的に普通のDCGANで、ネットワーク構造はこちらを参考にしました。
ぶっちゃけコードもほぼ同じだと思います。

学習に用いたデータセットはAnime Facesデータセットです。
キリがいいので21000データを学習に用いました。

結果を以下に示します。

500 epochでも崩れてる絵がありますが、逆に100 epochでもいい絵がありますね。
今回は全部キレイな絵になるのが目標ではなくて、たくさん作って1枚いい絵が出てくれば使用方法的には問題ないので、いい感じだと思います。

ただ、線画着色をAnime Facesデータセットで学習した場合、これくらい崩れた画像でもちゃんと色が塗れるのかは難しい気がしています。
そのため今後の方針としては、もう少し生成画像のクオリティは上げたいと思います。

今回使用したDCGANは少し古めの手法で、クオリティを改善するための手法がいくつも提案されているので、そちらも試してみたいですね。

まとめ

第3回は線画着色です。

書いた人のTwitter: @wina_S_1991