CycleGAN and pix2pix in PyTorch
https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix
プログラムは前回と同じ。今回は、ビルを廃墟化できるか試してみた。
廃墟画像は、軍艦島や、アンコールワットの遺跡など、20枚弱。
建物の画像はimagenetから取得。
結論からすると今回はあまりうまくいかなかった。
そこそこうまくいった感じの画像はこちら。左が元画像、右が生成画像。
元画像が、やや古そうな様式の建物、そして建物にある程度接近している写真だと少し馴染むようだ。
失敗例。遠景は無理があった。
加えて、空との違いが不明瞭な画像という事もあり、とりあえず全体が緑っぽくなっただけでした。
逆に廃墟を入れたらどうか試してみた。
左が元画像、右は生成画像。緑が増えている。
廃墟にみどりが増えたよ!やったー。
今回廃墟データとして使用した画像の一つ。
学習データと、元画像。構成や構図はある程度近い方がうまくいきそうだ。
ということで、廃墟を生成したい場合は、廃墟画像と同じぐらいのスケールの画像を用意する事。
生成元となる画像は、同じぐらいのスケール感で、古そうな建物が良い。
さらに、廃墟画像にある程度似た構造の建物を使うと、古い建物の緑化事業が捗りそうという話でした。