愛しのペットを他の動物に変身させちゃうアルゴリズム

artificial-intelligence 2019/05/15
Credit: pixabay
Point
■動物の顔を他の動物の顔と入れ替える画像間変換技術が開発された

■「出力すべきもの」を事前に与えられることなく、少量のデータから画像変換を学習するアルゴリズム”FUNIT”を利用

■アルゴリズムに、あるものの見た目を他のサンプルを元に推測させることで、少ない訓練画像で「一般化」が可能に

これは試さずにはいられない。

米半導体メーカーNVIDIA社が、愛するペットの顔を他の動物の顔と入れ替えることができる画像間変換技術を開発した。

PetSwapと呼ばれるこの技術は、「出力すべきもの」をあらかじめ与えられることなく、少量のデータを用いて画像間変換を学習する”Few-shot UNsupervised Image-to-image Translation (FUNIT)”というアルゴリズムを利用したものだ。

FUNITは、敵対的生成ネットワーク (GANs) をもとに構築されたフレームワークを用いている。これは、NVIDIA社が架空の人物を作り出したり、現実には存在しない条件下で自動運転車を訓練したりすることにも利用してきたネットワークだ。

研究者たちは、PetSwapについての査読前の論文の中で、ヒトが「一般化」にいかに優れているかを説いている。

Few-Shot Unsupervised Image-to-Image Translation
https://arxiv.org/abs/1905.01723

少ない訓練画像でも「一般化」が可能なアルゴリズムを開発

仮にあなたが、これまで目にしたことがない動物の写真を見たとしよう。あなたは、その動物が異なるポーズを取る姿を頭の中で鮮明に描くことができるだろう。

特に、過去にそれと似たような動物がそのポーズを取る姿を見たことがあれば、想像するのはなおさら簡単だ。これを「一般化」という。

ところが、機械学習のアルゴリズムにはそれができない。

そこでFUNITでは、その想像のギャップを埋めようと試みた。アルゴリズムに、あるものがどんな見た目をしているかを、他のサンプルに基づいて推測させることで、少ない訓練画像でも「一般化」を可能にしたのだ。

NVIDIAは、PetSwapをお試しできるデモ版を公開している。元記事の筆者サマンサ・コールさんが飼い猫の写真で試したのが、下の画像だ。1枚目の猫の写真を元に生まれたのが、2〜16枚目のこの世に存在しない生き物たちだ。

Credit: Samantha Cole

ちなみに、PetSwapは人間には対応していないが、サマンサさんは衝動を抑えられなかったようで…。

これは悪夢 / Credit: Samantha Cole

なかなかいい線いってる。特に16番の「マングース」がかわいくて、サマンサさん一番のお気に入りとのこと。

AI訓練の高速化・簡易化に期待

大量のデータを用いる代わりに、過去に習得した知識に基づいて新しい画像を生成するアルゴリズムは、AIの訓練をより速く、簡単なものにするだろう。

さっそく筆者自身も、妹が自宅でかわいがっているウサギの「ダッキー」の写真で試してみた。

結果、「クマになってもトイプードルになってもやっぱりかわいいなぁ…ダッキーは」と、デレデレが止まらない。どうやら綺麗に変換するコツは、できるだけ正面から撮影した写真を使うことのようだ。

どんな動物に変身してもかわいいダッキー / Credit: まりえってぃ

自動運転車や介護ロボットなどの機械視覚への実際の活用はまだ先になるかもしれないが、今のところFUNITのアルゴリズムは、ペットの写真で楽しむのにもってこいのツールだ。

気になった方は、ぜひ下記URLからデモ版をお試しあれ。写真をアップロード (Upload) したら、顔の輪郭を四角で囲んで変換 (Translate) ボタンを押すだけで、かわいいペットが色んな動物した変身した姿に出会えるはずだ。

https://nvlabs.github.io/FUNIT/petswap.html

デモ版の操作を説明した動画はこちら↓

AIが教えてないのに突然「数の概念」に目覚める

reference:  vice / written by まりえってぃ

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