Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
リアルIPのカード作成自動化への挑戦
Search
gree_tech
PRO
October 25, 2022
Technology
0
460
リアルIPのカード作成自動化への挑戦
GREE Tech Conference 2022で発表された資料です。
https://techcon.gree.jp/2022/session/TrackB-6
gree_tech
PRO
October 25, 2022
Tweet
Share
More Decks by gree_tech
See All by gree_tech
kustomizeをいい感じに使う方法
gree_tech
PRO
4
2.3k
スケーラビリティとコスト管理 Google Cloud Spanner 費用最適化の取り組み
gree_tech
PRO
0
760
「アナザーエデン 時空を超える猫」の5年前のログを引っ越してデータドリブンで事業運用プロセスを改善した話
gree_tech
PRO
0
490
Unity,PHP+Jenkins+GAS 多言語対応を意識させない開発を目指したシステム構築
gree_tech
PRO
0
1k
全社総会における「REALITY Spaces」の活用と、Addressableを用いたコンテンツ配信技術について
gree_tech
PRO
0
630
AWSのEKS環境でログ機能を構築/リリースしたお話
gree_tech
PRO
0
490
「ヘブンバーンズレッド」の大規模アップデートにおける国内及び翻訳QAの取り組み
gree_tech
PRO
0
580
アプリ「REALITY」の12言語対応プロセスの仕組みと品質向上の取り組み
gree_tech
PRO
0
870
REALITYアプリのメンテナンスなしでの機能リリースを実現する、Istio導入とB/Gデプロイ実現の取り組み
gree_tech
PRO
0
700
Other Decks in Technology
See All in Technology
「単なる OAuth 2.0 を認証に使うと、車が通れるほどのどでかいセキュリティー・ホールができる」のか検証してみた
terara
0
380
VPoEの視点から見た、ヘンリーがサーバーサイドKotlinを使う理由 / Why Server-side Kotlin 2024
cho0o0
1
420
AIエージェントを現場に導入する目線とは
masahiro_nishimi
1
1.5k
シフトレフトで挑む セキュリティの生産性向上
sekido
PRO
0
270
地理情報とAPIのトレンド
nagix
0
160
可視化プラットフォームGrafanaの基本と活用方法の全て
hamadakoji
0
230
RAGのサービスをリリースして1年3ヶ月が経ちました
segavvy
4
910
Luupの開発組織におけるインシデントマネジメントの変遷 ver.RoadtoSRENEXT2024
grimoh
1
270
大規模ドラレコデータ収集・機械学習基盤を支える AWS CDK 〜導入・運用事例紹介〜
pemugi
0
110
成長期に歩みを止めないための創業期の開発文化形成
mayah
6
420
エンジニアの生存戦略 〜クラウド潮流の経験から紐解く技術トレンドのメカニズムと乗りこなし方〜
shimy
9
1.9k
コンテナ・K8s研修 - 前半 コンテナ基礎・ハンズオン【MIXI 24新卒技術研修】
mixi_engineers
PRO
0
170
Featured
See All Featured
ParisWeb 2013: Learning to Love: Crash Course in Emotional UX Design
dotmariusz
105
6.8k
RailsConf & Balkan Ruby 2019: The Past, Present, and Future of Rails at GitHub
eileencodes
129
32k
Understanding Cognitive Biases in Performance Measurement
bluesmoon
18
1.2k
What the flash - Photography Introduction
edds
65
11k
Become a Pro
speakerdeck
PRO
15
4.8k
Adopting Sorbet at Scale
ufuk
71
8.8k
Code Review Best Practice
trishagee
58
16k
Making the Leap to Tech Lead
cromwellryan
127
8.7k
What’s in a name? Adding method to the madness
productmarketing
PRO
21
2.9k
10 Git Anti Patterns You Should be Aware of
lemiorhan
652
58k
How To Stay Up To Date on Web Technology
chriscoyier
784
250k
Agile that works and the tools we love
rasmusluckow
325
20k
Transcript
グリーエンターテインメント チーフクライアントエンジニア 立花 祐一郎 リアルIPのカード作成自動化への 挑戦
氏名 立花 祐一郎 所属 グリーエンターテインメント株式会社 担当 チーフクライアントエンジニア 経歴 モバイルゲーム会社から2019年にファンプレックス (現グリーエンターテインメント)に転籍。 以降、ゲーム運用フェーズにて
サーバー・クライアント開発、社外調整、管理業務と幅広く従事。 自己紹介 2
グリーエンターテインメントの紹介 3
目次 1. リアルIPって何? 2. カード作成自動化の経緯 3. カード作成自動化の取り組み 4. 残された課題 5.
まとめ 4
5 リアルIPって何?
リアルIPの定義 現実のアイドルやアーティストなどを扱った知的財産 6
リアルIPを用いたゲームの特徴 写真を加工してカード化などを行う 7
8 カード作成自動化の経緯
9 留意事項 • 本セッションのリアルIPのゲームですが、権利関係の都合でタイト ル公表NGとなっております。 • そのため、カード作成の自動化に使われた実際の写真や ゲーム 内のスクショは本セッションでは紹介できません。
カード作成自動化の経緯について 弊社のリアルIPゲームの作成したカード枚数... 年間 数百枚以上!! 10
作成カードの例 ゲーム内レアリティに沿ってカードの豪華さが変化する 11
自動化に適した条件 一番レアリティの低いNカードに関して 12 • 正面顔 • シンプルな背景 • 加工が控えめ
自動化に適した条件 全カードのうち6割がNカード 13 枚数 >
14 カード作成自動化の取り組み
自動化の大まかな流れ① 切り抜き 背景除去
自動化の大まかな流れ② 16 カード に適用 データ の読み 込み 山田太郎 カードの説明
顔の切り抜き 切り抜き 背景除去
顔の切り抜きルール • 目と鼻の位置を基準に切り取る 18
顔検出方法の選定 • 目と鼻の位置が検出可能 • APIを呼び出すだけで使える手軽なもの 19
選定時の候補 • OpenCV • カスケード分類器 • ディープラーニング • AWS Recognition
20
カスケード分類器 メリット • 情報が豊富 デメリット • 顔検知の精度は低い • パラメーターの調整が必要 21
ディープラーニング(YuNet) メリット • 高速かつ精度の高い顔検出ができる デメリット ・特になし 22
AWS Recognition メリット • 簡単かつ非常に精度が高い デメリット • 1枚当たり0.0013USDの費用が発生 • 外部APIの呼び出しなので通信が必要
23
24 カスケード 分類器 ディープラーニング(YuNet) AWS Recognition 精度 誤検知あり 良好 非常に良好
費用 無料 無料 0.0013USD/枚
顔検出手法の決定 精度の高いAWS Recognitionを採用 25 OpenCV AWS Recognition
AWS Recognitionの顔検出APIレスポンス 主要なレスポンス要素 • Bouding Box • 画像の赤枠 • Confidence
• 信頼値。検出した顔の正確性 • Landmarks • 画像の青丸 26
AWS Recognitionのつまづいた点 S3から落としてきた画像の向きが勝手に変わってしまう 27
EXIFメタデータ 写真で撮影した画像のメタデータ メタデータの例 • 写真の向き • カメラやスマホの種類 • 著作権 •
撮影地点 28
Exifの値を参照して向きを補正するサンプル Pythonのサンプルコード 29
Exifの値を参照して向きを補正するサンプル • 方向のメタデータの値は1~8 (例) • 1ならばそのまま • 2ならば反転 30
背景除去 切り抜き 背景除去
背景除去 1. Photoshopの「被写体を選択」 2. マスク適用 32
Photoshopの「被写体を選択」 • 1クリックで、人物の輪郭を選択する機能 • 以下に該当する場合は選択範囲が取れない可能性が高くなる • 被写体が複数 • 背景が複雑 33
「被写体を選択」をスクリプトから呼び出す Photoshopの「アクション」機能 • Photoshopの操作を録画・再生できる機能 • 馴染みのないPhotoshop処理も簡単に自動化できる 34
後の工程 Photoshopスクリプトで全て自動化 35 カード に適用 データ の読み 込み 山田太郎 カードの説明
結果 色調整を除けば、7~8割の精度でカードの自動生成が可能 36
残された課題 37
残された課題 色味の調整 ・照明などの影響を埋める調整が必要 38
まとめ • 7~8割の精度でカード自動生成が出来た • AWS Recognitionは、お手軽かつ精度高く顔検出サービス • Photoshopの機能にも自動化に使えるものがある • 色調整が今後の課題
39
40