TensorFlowで画風変換を試す

2016/11/11 | #画像認識  #TensorFlow  Shinpei Kawahito 

TensorFlowを用いて画風変換を試してみました。上記画像は学習過程となります。
GitHubで「neuralart」と検索すると実装例がいくつか出てきますので、そのうちの一つを動作させてみます。
https://github.com/ckmarkoh/neuralart_tensorflow

なお、環境構築については下記の記事をご参照ください。Python2系での動作を確認しています。
【随時更新】pyenv + Anaconda (Ubuntu 16.04 LTS) で機械学習のPython開発環境をオールインワンで整える

ソースコードをダウンロード

$ git clone https://github.com/ckmarkoh/neuralart_tensorflow.git

訓練済み画像認識モデルをダウンロード

下記URLからVGG-19モデルをダウンロードし、neuralart_tensorflow直下に配置します。 https://drive.google.com/file/d/0B8QJdgMvQDrVU2cyZjFKU1RrLUU/view

画風変換

以下で画風変換のイテレーションが始まります。元画像とスタイル画像は下記の通りとなります。

$ python main.py

元画像

スタイル画像

結果はresultsフォルダに格納されていきます。
なお、筆者の環境では、CPUマシンで100イテレーションあたり1時間弱かかりました。

学習過程を可視化

900イテレーションまでの結果画像をImageMagickを用いてアニメーションGIFにしてみます。
(冒頭で紹介した画像となります)

$ cd results
$ convert -delay 50 -loop 0 0*00.png animation.gif

論文

画風変換の元となる論文はこちらです。
A Neural Algorithm of Artistic Style

著者紹介
阪神タイガースと天下一品が好きなエンジニア。