DeepDreamとNeural style transferで遊んでみたが、このブログを見に来られた方は、今頃何してるの、と思われたでしょうね。スマホのアプリでできるしね。
この2つのソフトで遊び始めると、DeepDreamでつくった画像をスタイルにしてNeural style transferでターゲット画像を変換したくなりました。やってみると、スタイル画像がDeepDreamで作られていることを検知して、エラーとなった。
逆に、Neural style transferで変換した画像を、DeepDreamで処理できるかどうかやってみた。これは、エラーメッセージも警告もなく、普通にできた。
テキストで勉強しているレベルでも、パラメータはたくさんあって、画像は大きく変化する。各パラメータがどのような効果を持つのかを調べることが重要で、このレベルでもやることはたくさんあるので、いろんな画像を使いながら、各パラメータの効果を１つ１つ確認していくことは重要である。
そのうえで、動画への対応とか、他の種類のCNNを使うとか、次のレベルに進むには、GitHubを利用することになるのでしょうね。
GitHubでDeepDreamを検索すると443件あり、ちょっと見ただけでも、利用しているネットワークも学習に使うデータベースも中間層も様々でした。面白い画像がたくさんあるが、グロテスクなものが多い。
GitHubでNeural style transferを検索すると1328件ある。数件の画像をチェックしただけだが、きれいな画像がたくさんある。
ということで、テキストのソフトを使って各パラメータの確認をしながら、かつ、様々なジャンルの画像を使ってみることをやりながら、次のレベルを目指して、GitHubで勉強していかないとな。
