GANについて

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1. GANについて 2020.4.17 ITS-LT
2. GANとは？ 敵対的生成ネットワーク （てきたいてきせいせいネットワーク、英: Generative adversarial networks、略称: GANs）は、2014年にイアン・グッドフェローらによって発 表された教師なし学習で使用される人工知能アルゴリズムの一種であり、ゼロサムゲー ムフレームワークで互いに競合する2つのニューラルネットワークのシステムによって実 装される。 https://ja.wikipedia.org/wiki/敵対的生成ネットワーク
3. GANとは？ 超ざっくりいうと画像などを生成するAIの手法
4. GANとは？ これとは関係ないです ※プライバシー保護のため、目線を入れさせていただいております
5. GANでできること GAN mnist(手書きの数字のデータセット )を 使ってGANで生成した画像
6. GANでできること Pix2pix Pix2pixを使った画像から画像への変換
7. GANでできること CycleGAN CycleGANを使った画 像から画像の変換
8. GANでできること StackGAN テキスト表現のみを用いて高解像度の画像を生成できる
9. GANでできること StyleGAN StyleGANで生成した顔画像
10. GANの仕組み 画像を生成するニュー ラルネットワーク 画像の真贋を判定する ニューラルネットワーク
11. GANの仕組み 画像を生成するニュー ラルネットワーク 画像の真贋を判定する ニューラルネットワーク Generatorにランダムな ノイズを入力する
12. GANの仕組み 画像を生成するニュー ラルネットワーク 画像の真贋を判定する ニューラルネットワーク Generatorが画像を生成 する
13. GANの仕組み 画像を生成するニュー ラルネットワーク 画像の真贋を判定する ニューラルネットワーク Generatorが画像を生成 する この時点でGeneratorは未 学習状態なのでまともな画 像は出てこない
14. GANの仕組み 画像を生成するニュー ラルネットワーク 画像の真贋を判定する ニューラルネットワーク 本物のデータと混ぜて Discriminatorに送る
15. GANの仕組み 画像を生成するニュー ラルネットワーク 画像の真贋を判定する ニューラルネットワーク ☓ ◯ Discriminatorが真贋を 判定する
16. GANの仕組み 画像を生成するニュー ラルネットワーク 画像の真贋を判定する ニューラルネットワーク ☓ ◯ Discriminatorが真贋を 判定する Discriminatorも未学習 なのでまともに判定で きない
17. GANの仕組み 画像を生成するニュー ラルネットワーク 画像の真贋を判定する ニューラルネットワーク ☓ ◯ 答え合わせ
18. GANの仕組み 画像を生成するニュー ラルネットワーク 画像の真贋を判定する ニューラルネットワーク ☓ ◯ 結果をフィードバック する
19. GANの仕組み 画像を生成するニュー ラルネットワーク 画像の真贋を判定する ニューラルネットワーク 最初に戻る
20. GANの仕組み これを繰り返す
21. GANの仕組み 画像を生成するニュー ラルネットワーク 画像の真贋を判定する ニューラルネットワーク 相変わらずだめな画像 たまたまちょっとだけマ シな画像を生成
22. GANの仕組み 画像を生成するニュー ラルネットワーク 画像の真贋を判定する ニューラルネットワーク ☓ Discriminatorのほうが 先に学習が進むので ちょっとマシな画像に はOKを出す ◯ 相変わらずだめな画像 たまたまちょっとだけマ シな画像を生成
23. GANの仕組み 画像を生成するニュー ラルネットワーク 画像の真贋を判定する ニューラルネットワーク ☓ ◯ Generatorはこちらのほ うが答えに近いことを 学習する Discriminatorのほうが 先に学習が進むので ちょっとマシな画像に はOKを出す
24. GANの仕組み また繰り返す
25. GANの仕組み 画像を生成するニュー ラルネットワーク 画像の真贋を判定する ニューラルネットワーク Generatorはだんだん 文字っぽいものを生成 し始める Discriminatorも少しず つ判定精度が上がり、 文字っぽいものを判定 できるようになっていく
26. GANの仕組み まだまだ繰り返す
27. GANの仕組み 画像を生成するニュー ラルネットワーク 画像の真贋を判定する ニューラルネットワーク 少しずつ数字に近づい ていく Discriminatorは数字っ ぽいものを判定できる ようになる
28. GANの仕組み もっと繰り返す
29. GANの仕組み 画像を生成するニュー ラルネットワーク 画像の真贋を判定する ニューラルネットワーク Generatorが実際の手 書き文字と区別がつか ないものを生成し始め る
30. まとめ GANの紹介と、初歩的なGANの説明をしました。 偽物を作るGenratorとそれを見破るDiscriminatorがお互いに少しずつ成長することで、 生成物の精度が上がっていくのがポイントです。 昨今話題のディープフェイクや、歌うAIなどもGANの応用で作られています。多分。