Pythonで画像処理してみたいです。
今回は、CNN(Convolutional Neural Network)をモデル構造の一部として使用した
AI(DanbooRegion)モデルを使用して、イラスト画像のスタイル変換を行います。
それでは、イラスト画像のスタイル変換を行いましょう。
以下を参考にさせていただきました。
- https://github.com/lllyasviel/DanbooRegion
- https://lllyasviel.github.io/DanbooRegion/paper/paper.pdf
イラスト画像のスタイル変換の準備
Google Colaboratoryの準備
・Googleのアカウントを作成します。
・Googleドライブにアクセスし、「新規」→「その他」から「Google Colaboratory」の順でクリックします。そうすると、Colaboratoryが起動します。
・Colaboratoryが起動したら、以下のコマンドをCoalboratoryのセルに入力し実行します。
そうすることで、Googleドライブをマウントします。
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from google.colab import drive drive.mount('/content/drive') |
・実行後、認証コードの入力が促されます。このとき、「Go to this URL in a browser」が指しているURLにアクセスしgoogleアカウントを選択すると、認証コードが表示されますので、それをコピーしenterを押します。これでGoogleドライブのマウントが完了します。
DanbooRegionの準備
Google Colaboratoryの「ランタイム」→「ランタイムのタイプ変更」でGPUを選択します。
ツールをダウンロードする場所に移動します。 本記事では、マイドライブにツールをダウンロードします。
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cd drive/My\ Drive |
gitからツールをダウンロードします。
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!git clone https://github.com/lllyasviel/DanbooRegion.git |
ダウンロードしたフォルダまで移動します。
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cd DanbooRegion/code |
スタイル変換に学習済みモデルを使用します。本ツールでは、学習済みモデルを自動的に読み込みますので、
特にダウンロードの必要はありません。
以下のコマンドで実行することができます。tensorflow 1.x系統を使用します。本稿では、スタイル変換したいイラスト画像をdataフォルダに置きました。dataフォルダは、新規作成しています。
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%tensorflow_version 1.x !python segment.py ./data/image.jpg |
出力結果
イラスト画像のスタイル変換の出力結果は、以下になります。
Google Colaboratoryを利用すれば、簡単にイラスト画像のスタイル変換ができます。是非活用してみてください。
