多少集めることができた画像データを使って、StyleGAN2を使って生成を試してみた。2020こんな感じで学習が進み、ある程度はそれっぽい顔画像が生成できるようになってきた。した生成をWebブラウザ上でも動かせるようにしたい。2020とにかくやってみないと分からん、ってことで挑戦。固めたものとして保存されている。これを持ってきて解凍してみるところから。みると、以下のように読み込んでいる。この読み込みさえエラーになってしまう。opsを使用している。これらが、デフォルトでCUDAのAPIを使ったimplementationを使用しているから、のようだ。CPU環境でmodelを読み込もうとしたら、これらをどうにかする必要がある。CUDAが使えない状態でも問題なくloadは出来るようになる。形式で保存するようにしてみた。})builder.save()これで、pklのsnapshotからSavedModelの形式に変換することが出来た、ということになる。is:試しにこのSavedModelを読み込んで生成を実行してみる。GraphModelSavedModelそのままではCPU環境では動かせないのだけど、とりあえず気にせずJSのmodelとしてconvertしてみる。convertをかけてみる。./tfjs山ほど警告が出た後に、エラーで止まる。opsはサポートされていないらしい。いうoptionが用意されていて、サポートしてないopがあってもとりあえずskipしてくれるようだ。./tfjsgroup1-shard10of29.bingroup1-shard11of29.bingroup1-shard12of29.bingroup1-shard13of29.bingroup1-shard14of29.bingroup1-shard15of29.bingroup1-shard16of29.bingroup1-shard17of29.bingroup1-shard18of29.bingroup1-shard19of29.bingroup1-shard1of29.bingroup1-shard20of29.bingroup1-shard21of29.bingroup1-shard22of29.bingroup1-shard23of29.bingroup1-shard24of29.bingroup1-shard25of29.bingroup1-shard26of29.bingroup1-shard27of29.bingroup1-shard28of29.bingroup1-shard29of29.bingroup1-shard2of29.bingroup1-shard3of29.bingroup1-shard4of29.bingroup1-shard5of29.bingroup1-shard6of29.bingroup1-shard7of29.bingroup1-shard8of29.bingroup1-shard9of29.binmodel.json何かが出力された。GraphModel形式にconvert出来たので、ブラウザ上でこれをloadして実行してみる。console.error(err);})するとConsoleで以下のようなエラーが。tf.registerOp()はいはい。確かにサポートしてないopsだからskipしてもらってたヤツだ。自分で定義すれば良いらしい。いうAPIはあるので、それがそのまま使えるはず。randomNormal);というのを足してみる。shader.という現象が起きて失敗...。512.と別のエラー。ものによる弊害がここで出てきてるのかな...?現状ここまでで止まってしまっている状態。一息かな〜と思ったのだけど。現場にも全然行かなくなり、卒業・脱退の情報を追いながらラベルを更新していく作業を続ける情熱はすっかり薄れてしまった。アイドル顔識別プロジェクトは終了にしよう、と思った。今まで集めたデータを捨ててしまうのは勿体無い。最後に何か活用できないものか。考えて、「画像生成」に再び取り組んでみることにした。過去に試したことはあったけど、それほど上手くはいっていない。その後の実験などこの記事を書いたのが2016年。写真と見分けがつかないくらいの綺麗な顔画像を生成できるようになったらしい。試してみたいところだ。枚用意して作られているようだ。リサイズして切り抜いたものだけしか保存していなかった。ストレージに余裕が無くケチった運用をしていたため、元の高解像度の画像をクラウド上に残しておくなどをまったくしていなかった。高解像度の顔画像は手に入らない...。集め直しDBから候補となる画像URLを抽出とはいえ、手元には「元画像のURL」「元画像にひもづいた、抽出された顔画像」「顔画像に対するラベル」のデータは残っている。件などが、自分が3年以上かけて続けたアノテーション作業の成果だ。する前の元画像を取得しなおして、今度は解像度を保ったままで顔領域を抽出しなおせば良い。顔検出されていても誤検出が一定割合で起きているし、認識対象外のラベル付けをしていたりするので、それらを除外するという条件のものを抽出すればできるはず。枚のURLを取得できた。画像URLが取得できていても、それを投稿したアイドルさんが卒業・解散などの後にTwitterアカウントが削除されたり非公開になっていたりすると、もうその画像は参照できなくなってしまう。休眠アカウント削除というのが最近ニュースになった。卒業後に残っているアイドルのアカウントたちはどうなってしまうのだろうか...。今のうちに画像だけでも取得しておくことが出来て良かったのかもしれない。アイドルさんたちの画像を入手することが出来た。データとして使っていた。アイドルの自撮りの特徴として「斜めに傾いて写っているもの」が多く検出しづらい問題があり、それを考慮して回転補正をかけて検出するという仕組みを自作していた。使ってみることにした。OpenCV同様に顔領域を検出できるほか、その顔領域内のlandmarkとして顔の輪郭や目・鼻・口などの位置まで簡単に検出することができる。斜めに傾いた顔などにはあまり強くないようなので、以前のものと同様に回転補正をかけて検出を試みるといったことは必要そうだった。