Chainer implementation of Deep Convolutional Generative Adversarial Network
Python
Latest commit 017ad75 Mar 14, 2016 @mattya Create LICENSE
Permalink
Failed to load latest commit information.
DCGAN.py DCGAN Dec 15, 2015
LICENSE Create LICENSE Mar 14, 2016
README.md Update README.md Dec 24, 2015
generator_model.h5 cpu Dec 15, 2015
sample1.png cpu Dec 15, 2015
sample2.png DCGAN Dec 15, 2015
sample3.png cpu Dec 15, 2015
sample4.png img Dec 15, 2015
visualizer.py cpu Dec 15, 2015

README.md

You can try web demo here !!

chainer-DCGAN

Chainer implementation of Deep Convolutional Generative Adversarial Network (http://arxiv.org/abs/1511.06434)

説明

画像を生成するニューラルネットです。
12/24のchainer advent calendarに解説を書きました。 http://qiita.com/mattya/items/e5bfe5e04b9d2f0bbd47
このコードは現在試行錯誤の途中であり、突然の変更などの可能性が十分あります。ご了承ください。

使い方(暫定)

  • chainer 1.5が必要
  • 学習済みモデルから生成のみを行うには、visualizer.pyを使用する。GPU無くてもOK。 python visualizer.py
  • 学習を行うにはDCGAN.pyを実行する。image_dir変数で指定されたディレクトリに、学習元となる画像ファイルを置く。GPUが必要で、何時間かかかる。

サンプル

20万枚の顔イラスト画像で約3時間学習を行った結果(GTX 970使用)。

特定の画像の生成元となったベクトルzにノイズを加えると、髪型や服装などが少しずつ異なる画像を生成できる。 このことから、本モデルが過学習しているわけではない(特定の画像を暗記しているわけではない)ことが示唆される。

画像間の連続的変換。

参考文献

本家の実装です。モデルの相違点はleaky_reluの代わりにeluを使っているくらいです。 https://github.com/soumith/dcgan.torch