「アイドルの顔画像ジェネレーター」をGoogleの機械学習システム「TensorFlow」を応用して開発した人が現る

Googleはディープラーニング・機械学習用のシステム「TensorFlow」をオープンソースとして公開しており、これを応用してディープラーニングできゅうりを選別する「きゅうり仕分け機」を開発した農家も現れています。そんなTensorFlowと画像生成ニューラルネット「DCGAN」を組み合わせて、ゼロからアイドルの顔画像を生成するという試みも行われています。

TensorFlowによるDCGANでアイドルの顔画像生成 - すぎゃーんメモ
http://memo.sugyan.com/entry/20160516/1463359395

TensorFlowによるDCGANでアイドルの顔画像生成 その後の実験など - すぎゃーんメモ
http://memo.sugyan.com/entry/2016/10/12/084751

「TensorFlowによるDCGANでアイドルの顔画像生成」を行っているのはすぎゃーんさんで、ブログに試行錯誤の結果が投稿されています。まずは90人のアイドルから120枚ずつの顔画像を抽出し、合計1万800件の顔画像をディープラーニングで学習させた結果が以下のようなもの。確かにアイドルっぽい顔画像が生成されているものの、ほとんどが崩れて心霊写真のようになっています。

ここからさらにアイドル画像の収集を重ね、260人のアイドルから集めた顔画像100枚ずつ、計2万6000件を学習データとして使用し、変更や実験を重ねたビフォーアフター画像がこれ。右側のアフター画像ではパッと見では本物の人間と遜色ないと言えるレベルのアイドルが生成されているのがわかります。

なお、変更や実験を重ねて試行錯誤しながら生成される写真の精度が向上していく様子を以下のムービーで見ることができます。

DCGAN with feature matching - YouTube


ブログには「ある程度まではキレイに顔っぽいものが生成するようになっても、まだまだ崩れたものになってしまう場合も多い。 変化を観察していると10,000stepくらいでそれなりのクオリティになって、そこからは30,000stepくらいまで続けてもあまり変化が見られない、という感じだった。」と書かれており、一定のラインから変化が少なくなる模様。そこでさまざまな入力数値を変更できるWeb UIも作成され、さらなる試行錯誤を経た結果は以下のようになっています。同じような髪型が多い印象ですが、かなり人間味のある顔が生成することに成功しています。

今後は金髪・ショート・離れ目・笑顔などの要素を指定して「自由に自分好みの顔を生成できるようになる」というのが目標とのことです。