人工知能シリーズ④　ディープラーニングで絵画に挑戦！　写真を名画風にしてみました

ヒャッハーー！

人工知能をいじるのは面白いのぉ。
くほほほほ

最近、人工知能プログラムをあれこれいじってました。

皆さんは人工知能がレンブラントの新作を書いたニュースはご存じでしょうか。
去年の7月NHKでやってましたね。

以下のレンブラントの新作。
もちろんレンブラントさんは16世紀の画家なので現代に生きてる訳はなく、書いたのは人工知能です。

クローズアップ現代　進化する人工知能　ついに芸術まで！？
http://www.nhk.or.jp/gendai/articles/3837/1.html

ポーラ美術館　神奈川県箱根　絵画ファンが集まる美術館。

スタジオで紹介した人工知能の絵画に、ファンはどんな反応をするのでしょうか。

「この作品は誰が描いたかわかりますか？」

「レンブラント？」

「実は描いたのは人工知能なんですよ。」

「え！そうなんですか？
私は絶対だまされる。」

「すごい。」

「すばらしいというか驚異というか。
創造する世界まで入ってくるというのは、すごい世界かもしれないです

このレンブラントの新作。

マイクロソフトとオランダのデルフト工科大学の共同でやった
The Next Rembrandt(ザ・ネクストレンブラント)というプロジェクトが作ったのでした。

これはその動画

レンブラントさんは多作で生涯で訳350点ほどの絵画を残しました。
それを全部3Dスキャンしてデジタル化。
↓
そのデジタルデータをコンピューターがディープラーニングで学習し特徴を抽出。

その特徴を元に新たな作品を作ったのでした。

以下、ディープラーニングの説明です。

Wiki ディープラーニング、深層学習（英:deep learning）
ディープラーニングは、ニューラルネットワークの多層化・・・

これに画像などのデータを入力すると、情報が第1層からより深くへ伝達されるうちに、各層で学習が繰り返される。この過程で、これまでは画像や音声などそれぞれのデータの研究者、技術者が手動で設定していた特徴量が自動で計算される。
特徴量とは、問題の解決に必要な本質的な変数であったり、特定の概念を特徴づける変数である。この特徴量を発見できれば、あらゆる問題の解決につながったり、パターン認識精度の向上や、フレーム問題の解決につながったりすると期待されている。この階層的な特徴量の学習が、ディープラーニングが従来の機械学習と決定的に異なる点である。

なんじゃこりゃ？

なんだか難しくて読んでも意味が分りませんね。
要するに言ってること。

今まではコンピューターは、ネコの画像を見て、ネコだと認識する際、
事前に人間がその特徴をコンピューターに教えてあげてました。

ネコっていうのは耳がとんがってて、ひげが生えてて、毛がはえてて。
そういうのをネコって言うんだよ。
と事前に人がその特徴をコンピューターにインプットしていたのです。

ところが、ディープラーニングは人が教えなくても勝手にコンピューターがネコの特徴を取り出してくる。
大量のネコのデータを読み込んでネコってのはこういう特徴があると勝手に取り出すのです。

で、ディープラーニングで、レンブラントの作品を大量に読み込ませて学習させた。

するとコンピューターは

ほぉ。
ふむふむ。
レンブラントの作品は、筆のタッチがこんなで色使いがこんなで。。

と勝手に特徴を拾いだした。

それで、その特徴を元に新たな作品を作り出せた。
と言うわけです。

これは別にレンブラントさんじゃなくてピカソの作品でも良い。
ピカソの作品を大量に読み込ませて、ピカソ風のタッチはこんなで、色使いはこんなで。。
それを勝手に学んで、ピカソ風の新作を作れるということなのです。

と言うわけで、面白かったのでワタスも色々試してみますた。

以下、実は世の中にはいろんなライブラリーが既に公開されてます。

これはあの農家の小せがれの小池さんが使ってたTensorflowというライブラリー用のツール

https://github.com/lengstrom/fast-style-transfer

これはchainerというライブラリー用のツール

https://github.com/yusuketomoto/chainer-fast-neuralstyle

探せば既にいろんな絵画の特徴のデータが公開されてます。
つまりピカソ風の絵画はこんな特徴があるよ。
というデータが公開されてるのですね。

と言うわけでこれらを読み込ませてポチッとな。
写真を色々変換してみますた。

ちなみになんだか難しそうに思えますが、やったのは大して難しいことはやってません。
プログラミング言語python（パイソン）で以下のコマンドを打っただけです。

python generate.py ./kintama_oyaji.jpg（元の画像を指定） -m ./composition.model（名画の学習済みモデルを読み込ませる） -o ./output_kintama.jpg(アウトプット画像を指定）

以下はワタスの写真（どアップ鮮明版）です。

うーん。
誰なんだこれは。。

改めてみるとキモい。。。
って、ワタスです。
じゃなかった、ワタスではない。
くれぐれも霊体の方です。

本体はもっとイケメンです。
そこんとこ間違いのないようお願い致します。

さっそくこの写真を名画風に変換してみましょう。
ポチッとな。

これはゴッホの星月夜です。
有名ですね。星月夜風に変換してみましょう。

↓
 
おほぉぉお
星月夜風のワタスがぁああ。

確かに星月夜の中、ひとりパソコンの前にたたずんでるように見える。
素晴らしいぃ。名画だ。確かに名画ぁぁ。

他の画家でもトライしてみましょう。

これは誰の作品でしたっけ？キュービズムですね。
とりあえずやってみましょう。

↓

おほぉぉ
超合金か！
光ってるぅ。ピカピカに光ってるぅ。
超合金のワタスがぁああ。
まさに黄金の金玉にふさわしい画風ができあがりますた。

素晴らしいぃぃ。

以下は、有名な葛飾北斎さんから。
変換するのが楽しみです。
どんな絵になったんでしょう。

↓

ぇえっ？
なにこれ？
キモいぃぃ。っていうかゴーグルかけてる？
それにキーボードが波だらけぇぇ。
海水浴の最中パソコンやってんのか？

なんだか良く分からない作風になりますたね。

これはピエト・モンドリアンさんの作品。この作風にもチャレンジしてみましょう。

↓

ミラーマンか！
良く分からない画像になりますた。

次行ってみよ～。
これはあのピカソさんが書いたla museという作品です。これも変換ポチッとな。

↓

ぉぉおほぉ。
これは確かにピカソです。
ピカソがワタスを書いたんだ。

素晴らしい。
ピカソが生前ひそかに日本人を書いて隠し持っていた物です。

これは売れる！
「名画　パソコンの前でたたずむ褌のおっさん。」
どなたか買いませんか。５２億円です。
いや、これは素晴らしい。

これも変換やってみましょう。フランシス・ピカビアさんの作。

↓

おほぉ！
これもなかなか良い！
どこかの美術館の方買いにきませんか。
売れますね。28億金玉コインで差し上げます。

これはあの有名なムンクの叫び　変換行ってみよー

↓

おほぉぉぉお
ムンクの叫び！
って、これは単にクレヨンで落書きしただけじゃないか。
良く分からない作風になりました。

と言うわけで、以上。

人工知能は使い方を覚えればめちゃくちゃ面白い。
他にあんな機能やこんな機能や。
いろいろライブラリーが公開されてて使い方を覚えるとめちゃくちゃ楽しく利用できます。

今、色々いじって楽しんでます。
他に面白いのをみっけたらレポートしましょう。

本当にありがとうございますた。

今月末、楽しい楽しい人工知能プログラミング入門やります。
興味ある人は一緒にやってみましょう。

ちなみに若い人に来て欲しいので30才以下は、割り引きにしました。

講座参加する人は来る前に必ず自分のパソコンに以下のツールをインストールしといて下さい。
これをやっとかないと当日何もできずに終わってしまいます。

以下を参考のこと

anacondaとpycharmのインストール方法