chainer-goghを利用してみた

chainer-goghは機械学習フレームワーク「Chainer」を利用しており、Deep Neural Networkを使って画像を好きな画風に変換できます。ChainerはPythonで書かれたフレームワークであり、Pythonのパッケージ管理ツールを使用することで簡単に導入できます。ここでは、chainer-goghについて解説していきます。

01: 環境

  • Windows 7 Professional
  • VirtualBox 5.1.22
  • Vagrant 1.9.4
  • Vagrant: Ubuntu 14.04.5 LTS

02: インストール

pyenv

pyenvのインストールについては下記リンク先を参照して下さい。

Raspberry Pi3でpyenvとvirtualenvを利用してみた

Chainer

bash


# anaconda3-2.5.0のインストール
$ pyenv install anaconda3-2.5.0
$ pyenv rehash

# グローバル環境の切り替え
$ pyenv global anaconda3-2.5.0

# .bashrcの編集
$ nano ~/.bashrc

# 仮装環境の作成
$ conda create --name chainer-1.23.0 python=3.5.1 anaconda

# 仮装環境へ切り替え
$ activate chainer-1.23.0

# chainerのインストール
$ pip install chainer

.bashrcの編集

.bashrcの編集については下記リンク先を参照して下さい。

condaコマンドについてまとめてみました

chainer-gogh

bash


# gitのインストール
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install git

# chainerのダウンロード
$ git clone https://github.com/mattya/chainer-gogh.git
$ cd chainer-gogh

# 機械学習フレームワーク「Caffe」用に公開されている学習済みのデータをダウンロード
$ wget https://www.dropbox.com/s/0cidxafrb2wuwxw/nin_imagenet.caffemodel

03: 動作テスト

bash


# -i: 入力画像
# -s: 模倣する絵画の画像
# -o: 出力ディレクトリ
# -g -l: GPUを使用しない。
$ python chainer-gogh.py -i ~/shared/goho/cat.jpg -s ~/shared/goho/goho.jpg -o ~/shared/goho/cat_goho -g -1

入力画像

模倣する絵画の画像

出力画像

初めの画像
途中の画像
最終的に出力された画像