sa.yona.la ヘルプ | タグ一覧 | アカウント登録 | ログイン

ペインツトランスファー

返信

 3DCGで有名作家のイラストに近いものを作って、その作家のスタイルを適用すれば似たようなイラストができてしまう。


 いやもう、グラフィック界のゲームチェンジが始まった。

 たぶんこのあとフォトショなんかで もっときれいなものができるようになる。


 今はまだキャラクター絵だけど、これが建物の絵に及んでくるとアニメ背景画に近づいてくる。

投稿者 x3ru9x | 返信 (0)

ペインツトランスファー研究 (その2) : デフォルトの参照画像に近い絵で試してみた

返信

(拡大)

 ちゃんと服の色が白に変わってる。 すごい。 参照画像と加工前画像の絵柄が近いとうまくいく。 (設定 : スタイル転送)


● 設定を変えて試したもの (設定 : カラーレンダリング)

 いい感じの色調になった。 カラーレンダリングは色調の再配置だわ。


● 設定を変えて試したもの (設定 : 線画着色)

 加工前画像が線画じゃないのでこれは効果が出ていない。


● ペインツトランスファー2

http://paintstransfer.com/

投稿者 x3ru9x | 返信 (0)

ペインツトランスファー研究 (その1) : Skup線画でちょろっとやってみた

返信

● 加工前画像に諧調なし


(拡大)


● 加工前画像に諧調あり


(拡大)


 水彩調だなー。 教示用データはたぶんキャラクター絵。 建物に関してはまだ階調の再配置ぐらいの処理しかされない。


● ペインツトランスファー2

http://paintstransfer.com/

投稿者 x3ru9x | 返信 (0)

PaintsTransfer2

返信

http://paintstransfer.com/


 おお、いろいろできそうだぞこれは。

投稿者 x3ru9x | 返信 (0)

平昌、夕方6時ころ、-14度

返信

 寒さがすごい厳しい。 開会式の夜は -8度から-10度くらいになるかもしれない。 笑顔でダンスなんてできるのかな..  昼間は -2、-3度くらいで競技の方は問題ない。

投稿者 x3ru9x | 返信 (0)

ペインツチェイナー研究 (その8) : 背景に水平線と4辺にライト的な四角形を入れて処理

返信

(拡大)

 その7をヒントにしていろいろ試してみた。

 ペインツチェイナーは水平線に反応する。

・ 左右と上の四角形がライトのような働きをして、対象の陰影が少し変わる。

・ 左右の四角形はなくてもかまわない。上下だけでも機能する。

・ 髪の毛の面にグラデをかけるといい感じになる。

・ ペインツチェイナーは面の明度に敏感に反応する。


● 元画像

● 背景

● 処理前画像


● 元画像、デビアント

https://www.deviantart.com/art/Color-me-portrait-of-a-girl-76533341

● ペインツチェイナー

https://paintschainer.preferred.tech/index_ja.html

投稿者 x3ru9x | 返信 (0)

NEC、数十億円投じて全結合型量子アニーリングマシン開発へ

返信

>> NECは2018年1月23日、組み合わせ最適化問題を高速に解ける新方式の量子アニーリングマシンについて、シミュレーションなどで基本動作を実証したと発表した(プレスリリース)。今後研究員を増員し、2018年内に半導体による基本素子(量子ビット)を作成。2023年までに数十億円を投じて2000~3000量子ビット規模のマシンを実用化する考えだ。人工知能(AI)を使った社会課題の解決に生かすという。


 NECは今回、ノイズ耐性に優れ、量子状態を長く保つことができる新量子ビットと、量子ビット間の全ての相互作用を大規模に実装できる全結合方式のネットワークを組み合わせた基本回路について、理論解析とシミュレーションで動作を実証した。


 量子状態を長く保てる量子ビットの回路方式と、量子ビットを大規模に結合させるアーキテクチャーを両立させ、大規模な問題に対応できるメドがたったという。全結合方式を実現したネットワーク構成の詳細は明らかにしていない。 <<


 5年後..

投稿者 x3ru9x | 返信 (0)

育児中の主婦がAI学習作業請負 スピードリンクが「ママさんプロ」(日刊工 業新聞)

返信

(拡大)

投稿者 x3ru9x | 返信 (0)

ペインツチェイナー研究 (その7) : 背景にライトの光のような背景画像を入れると諧調がよくなる

返信

(拡大)


 上のような感じになる。(色指定なし) (顔だけの画像も試した、上のようないい階調にならなかった)

・ 背景画像に人物を置くときは、人物の頭の上に間を空けること。

・ 髪の毛のところの黒ベタを処理前画像と同じ明度まで上げること。

・ 顔面は少しグレーが入っている方がいい。 顔面と髪の毛面に明度の差があった方がいい感じになる。


● 元画像

● 背景

● ペインツチェイナー処理前画像


● 最終加工 (コーレルでもろもろ合成)


● ペインツチェイナー

https://paintschainer.preferred.tech/index_ja.html

投稿者 x3ru9x | 返信 (0)

Ponanzaを作った人が noteやってる

返信

https://note.mu/issei_y


 note と sayonala、どちらもシンプル.. 俺もアカウントだけは取ってある..


 Ponanzaを作った人はヒーローズの人。

投稿者 x3ru9x | 返信 (0)

将棋AIのHEROZ 金融・建設にも

返信

https://www.nikkei.com/article/DGXMZO25915980Z10C18A1X11000/


 ヒーローズとプリファードネットワークスが今 話題になっているAIベンチャー...

投稿者 x3ru9x | 返信 (0)

http://q7ny3v.sa.yona.la/2716

返信

まぁ大衆芸能のメソッドが人類の文化として保全するかどうかは時代のフィルター処理が必要で。遡ってフィルタリング強固に試されたのは宗教かな。

まぁ何が言いたいかって、小室とか林檎とかミスチルとか、そのへんのポップを「文化」に納めるにはもうちょっと文化人類学的に音楽史を遡った審査が必要なんじゃねーのってこと。聴いてる数は多いんだオレも。でちょっとヘンだと感じている。アカデミックに音楽史理論史和声とか知見のある人はその感覚的な「ヘン」をちゃんと語れるんじゃないかと思って。優しい水とか水素水みたいな似非科学放っとけ作用があると思うのね。

投稿者 q7ny3v | 返信 (0)

Googleが「Cloud AutoML」発表、専門家不要でAIをカスタマイズ

返信

http://itpro.nikkeibp.co.jp/atcl/news/17/011702971/


 画像処理フィルタを作れるところまではまだ行ってなかった。

投稿者 x3ru9x | 返信 (0)

小室哲哉、涙の引退会見

返信

 あっぱれな引退会見だった。 これで今までの曲は守られた。 曲はまったく汚れていない。 曲はカラオケマシンに残り、これからも歌われ続ける。

投稿者 x3ru9x | 返信 (0)

http://q7ny3v.sa.yona.la/2715

返信

仮想通貨「オメコイン」

投稿者 q7ny3v | 返信 (0)

Re: お焚き上…

天界(駿河)

返信

箱とブリスタ潰した娘達はガチ焚きかな・・・

投稿者 x6a7u9 | 返信 (0)

つまり任天堂はLEGOとKORGを一度に殺すつもりということでよろしいか

返信

https://www.nintendo.co.jp/labo/index.html


追記

KORGと組んでた、、、

投稿者 zig5z7 | 返信 (0)

わき上がる将棋熱 AIに学べ プロも必死

返信

https://www.nikkei.com/article/DGKKZO25748850W8A110C1EA1000/


 一般人が将棋について勘違いしてはいけないことは、プロ棋士たちは面白くてしょうがないことをしているということ。

投稿者 x3ru9x | 返信 (0)

映画のタイトルを“漢字三文字”のヒントで当てるスレ

返信

http://rockinmoviestars.blog.fc2.com/blog-entry-2202.html


 面白そうと思って読んでみたけど あまり面白くなかった。 どうしてだろう。 漢字3文字は少なすぎるのか.. 俳句的というか日本的な省略のエッセンスが感じられなかった。 じゃどうすればいいのか.. 限界まで省略した3枚の絵(カラー2色)に漢字一文字づつ添えるとか.. あるいは 簡単なSkUpモデルと漢字..

(一旦保留)

投稿者 x3ru9x | 返信 (0)

コミュニケーション エンジン "COTOHA" (NTTコミュニケーション)

返信

https://www.youtube.com/watch?v=wX-ZWu1qGK4


(関連)

● NTT Com、AIによる高精度自動翻訳ソリューション「AI翻訳PF」を提供

https://cloud.watch.impress.co.jp/docs/news/1101126.html


>> 事前に実施した精度評価実験では、5段階評価で平均4.0を達成し、汎用的なインターネット翻訳(平均3.7)を約14%上回る結果となり、人間による翻訳との比較でも、TOEIC900点レベルの被験者と同等の平均点に達したばかりでなく、人間が平均7時間を要した一方、本エンジンは約2分以内で訳出しており、精度とスピードを両立した圧倒的パフォーマンスを実現したとしている。 <<

投稿者 x3ru9x | 返信 (0)

API | 利用規約 | プライバシーポリシー | お問い合わせ Copyright (C) 2018 HeartRails Inc. All Rights Reserved.