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画風を変換するアルゴリズムの別実装neural-styleを動かしてみる

   

画風を変換するアルゴリズム | Preferred Research

すごい。
でも、Chainerの使い方よく分からないので別に提案されてる実装で試してみた。

jcjohnson/neural-style

環境構築

例によって、手元の環境を汚したくないのでDockerを使って試す。

https://github.com/jcjohnson/neural-style/blob/master/INSTALL.mdこれを参考にしてDockerfileを作る。

で、buildしてrunする。

loadcaffeのインストールもDockerfile内で完結させたかった。
Dockerfile内でインストールしたloadcaffeはneural-styleで参照されない。
インストールの仕方が悪いと思うのだが、ちょっとよくわからないので放置。
なので、run後にインストールした。

neural-styleで使用するモデルをダウンロードする。
ファイルサイズが大きいのでVOLUMEでホスト側のストレージに落とすようにしておくのがいいかも。

これで環境は整う。
GPUで計算したい場合は別途依存ライブラリを導入する必要がある。

動かしてみる

例えば、ブラット・ピットの写真をムンク風にしてみる。

image_sizeオプション(オプション指定しないと512となる)でサイズを小さくしておくとCPUでもなんとか終わる。

brad_pitt

これが

the_scream

と掛け合わさって

out

こうなる。

 - ディープラーニング

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