皆さん覚えていらっしゃるでしょうか。著者自身の手によりソースコードとともに公開されました。同時期に公開されています。ような画像を生成することが可能になるということで、ベース手法より実用性があがっています。この記事ではその2つのアルゴリズムの中身がどのようになっているのかや実行速度などを比較してみたいと思います。モデル)を使用して、スタイル画像から抜き出したスタイルを適用したコンテンツ画像を生成するというものです。生成画像に適用することにより生成画像をだんだんと期待する出力画像に近づけていくという処理を行っています。学習処理を行う必要があり、どうしても画像の生成に時間がかかってしまいます。生成することを学習の目的としています。モデルを誤差計算用に用い、そこで計算された誤差をもとに画像を生成するためのニューラルネットワークを学習させていきます。そのため画像の生成については、一回きりの順伝搬計算ですむので非常に高速にスタイルを適用した画像を生成することができます。スタイル毎にモデルを生成しなければならない点、モデルの学習に大量の時間とデータが必要になるというデメリットはありますが、実際にサーバ等で動作させることを考える場合はこちらの手法を取るほうが現実的でしょう。インスタンスで試してみた結果となります。用意されているスタイルのうちモザイクのスタイルを適用しています。コードを使用しています。ベース手法の方は、下記のように500イテレーション回して、GPUで3分17秒ほどかかります。方は、下記のようにモザイクスタイルのモデルを指定して、GPUで10秒ほどで完了します。実際はモデルのロードが完了しているような環境で実行するでしょうから、PCのスペックによってはデモにもあるようにほぼリアルタイムに変換を行うことも可能です。1変換結果は下記のようになりました。さんから拝借してきたフリー素材の猫画像、ベース手法で変換した結果、高速化版で変換した結果の画像となります。高速化版はベース手法に比べてスタイルの適用だけでなくコンテンツ画像の利用もうまいこと行えていることがわかります。かますことにより発生しているのかよく分かっていませんが、ちょっと動かすだけでこのクオリティの画像が生成されるのは驚きですね。(2)〜機械読解質問応答システム〜月別アーカイブはてなブログをはじめよう!KSKSKSKS2さんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。