120万枚くらいのセレブの高画質顔写真(アップ)2分類情報。「若い⇔老いてる」「女らしい⇔男らしい」などの顔の分類情報。2があるので、顔を「若い」特徴を付与したり、男から女に変位させたりできます。GANだとできないかも(分類情報に対応するパラメータがない)。GANとTL-GANだとこの分類情報を使って、顔を変位させることができる。僕が確認できてないこと任意の顔写真をベースに、若さなどのパラメータを変えて顔を弄る方法がわからない。これをしているいる例(FaceAppとか)があるので、このGANで実現できるはずだが、実装コードがまだうまく作れていない。サンプルコードがググっても見つからないので、自分で書いていく必要がありそう。書けたらシェアします。人の顔を一度消して、スケッチで書き換えると弄れるGAN。公式サイトで公開されているビデオを見てるとスゲーって思ったのですが、自分でやってみると、大きな欠点が。なんと「僕にはうまくスケッチができない!」ことに気づく。取返しがつかないくらいブサイクにしてしまい、悲しい気分になりました。ちなみに元の写真は生成した架空顔なので、傷つく人はいない、、、はず。成熟度うまくスケッチをすれば、うまく良い顔になり、実用的なのだろうと思われるが、絵心の問題でわからず。デフォルトで上手なスケッチを書き込んでくれるようにしてほしい。いうかデフォルトで書き込まれるのであれば、スケッチじゃなくて、「笑う」とか「口の大きさを+」とかそういうボタンでよいような、StarGAN的なアプローチの方が使いやすいような。学習データの形式このGANの学習は自分で試してないので、詳細は理解しきれてないのですが、公式サイトを見る限り、以下のように画像と、スケッチとカラーの3つが1セットとしているようです。おぉ、なんか作るの超絶大変そうな気がする。人間的な複雑な手法である「スケッチ」である必要があるのか?と少し思いました。GANは同じ形状のものしか置き換えできなかった(例えば、馬を縞馬にするなど)。GANでは形状を変えて置き換えることができる。印象もっとも倫理問題になりやすいGAN。現在存在するものを別のものに置き換える技術なので、実在する人の顔や体を入れ替えたりすると嫌悪感を喚起し、たちまち倫理問題になる。使い方を考えて世の中に発表されていかないと、規制対象になる可能性がある。あの大問題となったDeepFakeもおそらくこの技術で実装されている。解像度が低ければそこそこ精度が高く見えるが、解像度を上げると違和感がまだ強くある。GauGANやStyleGANのような精度&解像度になってくれば、実用的になってきそう。