画像生成系のStyleGAN2でアニメ画像の生成を実行します．

最終目標として，StyleGAN2で新規ポケモンの生成を実施します．

• Google Driveと連携
• ライブラリのインストール
• 画像生成の実行
  • 学習済みモデルのダウンロード
  • 画像生成の実行
• まとめ
• 参考サイト

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Google Driveと連携

Google ColabとGoogle Driveを連携させて，gitからNVlabs/stylegan2 (opens new window)をダウンロードします．

# Google ColabとGoogle Driveを連携
from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')

下記のコマンドで作業ディレクトリを作成します．

%cd /content/drive/MyDrive/
# 作業ディレクトリを作成
!mkdir -p pachimon_trial
!ls

下記のコマンドでgitからクローンします．

%%bash
# 作業ディレクトリへ移動
cd /content/drive/MyDrive/pachimon_trial
# gitのダウンロード
git clone https://github.com/NVlabs/stylegan2
!ls

ライブラリのインストール

StyleGAN2はtensorflow1系で開発されているので，再インストールします．

!pip install tensorflow==1.15

下記のコードでGPUが使用できるか，確認します．

import tensorflow as tf

%cd /content/drive/MyDrive/pachimon_trial/stylegan2
# test
!nvcc test_nvcc.cu -o test_nvcc -run

print('Tensorflow version: {}'.format(tf.__version__) )
!nvidia-smi -L
print('GPU Identified at: {}'.format(tf.test.gpu_device_name()))

# 出力結果：
# /content/drive/MyDrive/mimic_gan/pachimon_trial/stylegan2
# CPU says hello.
# GPU says hello.
# Tensorflow version: 1.15.0
# GPU 0: Tesla P100-PCIE-16GB (UUID: GPU-82c27b31-d4ec-8dec-175e-c506a67ad547)
# GPU Identified at: /device:GPU:0

画像生成の実行

学習済みモデルのダウンロード

下記のコマンドでアニメ画像の学習済みモデルをダウンロードします．

# ディレクトリの移動
%cd /content/drive/MyDrive/mimic_gan/pachimon/stylegan2
# アニメ画像の学習済みモデル
!gdown https://drive.google.com/u/0/uc?id=1uouxd9q6M4Gcbrve3R9Fi2qUpy9ZSCdG&export=download
!ls

画像生成の実行

下記のコマンドでアニメ画像の生成を実行します．

seeds を範囲指定することで生成枚数を増減でき，truncation-psi は0を中心として増減させるとより平均から遠ざかるようです．

数値選び参考: https://www.gwern.net/Faces#psitruncation-trick

# ディレクトリの移動
%cd /content/drive/MyDrive/mimic_gan/pachimon/stylegan2
# 画像生成の実行
%run run_generator.py generate-images \
                        --seeds=1000000-1000100 \
                        --truncation-psi=0.8 \
                        --network=./2020-01-11-skylion-stylegan2-animeportraits-networksnapshot-024664.pkl

下記のコードで生成画像を表示します．

from IPython.display import Image,display_jpeg,display_png
display_png(Image('results/00000-generate-images/seed1000000.png'))

まとめ

画像生成系のStyleGAN2でアニメ画像の生成を実行しました．

次は，ポケモンの画像で新規ポケモンの生成を実行します．

参考サイト

【簡単】StyleGAN2でアニメキャラの超高解像度生成を試す (opens new window)

Google Colab で StyleGAN2 を利用して手間なく無限にアニメ顔を生成して幸せになろう (opens new window)

GANの基礎からStyleGAN2まで (opens new window)

parthsuresh/stylegan2-colab (opens new window)

【StyleGAN入門】自前マシンでアニメの独自学習♬ (opens new window)

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