【情報技術】ディープネットワークを用いた大域特徴と局所特徴の学習による白黒写真の自動色付け

1 ：もろ禿HINE! ★＠＼(^o^)／：2016/04/29(金) 17:44:44.92 ID:CAP_USER.net

ディープネットワークを用いた大域特徴と局所特徴の学習による白黒写真の自動色付け
http://hi.cs.waseda.ac.jp/~iizuka/projects/colorization/ja/


概要：

本研究では，ディープネットワークを用いて白黒画像をカラー画像に自動変換する手法を提案する．提案手法では，画像の大域特徴と局所特徴を考慮した新たな畳込みネットワークモデルを用いることで，画像全体の構造を考慮した自然な色付けを行うことができる．提案モデルにおいて，大域特徴は画像全体から抽出され，局所特徴はより小さな画像領域から計算される．これらの特徴は“結合レイヤ”によって一つに統合され，色付けネットワークに入力される．このモデル構造は入力画像のサイズが固定されず，どんなサイズの画像でも入力として用いることができる．また，モデルの学習のために既存の大規模な画像分類のデータセットを利用し，それぞれの画像の色とラベルを同時に学習に用いることで，効果的に大域特徴を学習できるようにしている．提案手法により，100年前の白黒写真など，様々な画像において自然な色付けを実現できる．色付けの結果はユーザテストによって評価し，約90%の色付け結果が自然であるという回答が得られた．


（以下略）

2 ：名無しのひみつ＠＼(^o^)／：2016/04/29(金) 17:49:36.14 ID:AURG+UOW.net

「画像全体の構造を考慮した自然な色付け・・・」

ま、そんな程度だろうよ

3 ：名無しのひみつ＠＼(^o^)／：2016/04/29(金) 18:04:02.96 ID:L4FH2tkv.net

大量に教師データ画像食わせて
コンテキストを学習するってところは想像できる

そうすると特定の範囲のパーツが何であるかを推定できるから
着色できるってことかな

4 ：名無しのひみつ＠＼(^o^)／：2016/04/29(金) 18:10:05.48 ID:TkIxqf91.net

これはすごいな。おそらく日本唯一の最先端でイケてる

"ディープネットワーク"
約 267 件

5 ：名無しのひみつ＠＼(^o^)／：2016/04/29(金) 18:40:53.13 ID:/0vIizWf.net

要は映っているものが何であるかを認識できるかどうかだろうけど
90%以上が自然に見えるくらい当たってるってことだな

6 ：名無しのひみつ＠＼(^o^)／：2016/04/29(金) 18:54:27.26 ID:SeVDSn/v.net

ディープネットワーク。。

7 ：名無しのひみつ＠＼(^o^)／：2016/04/29(金) 18:56:36.69 ID:L4FH2tkv.net

興味あるのは、その検出した局所特徴が
顔とか木といったモノの名前と結びついて記憶されるんだろうか

それとも着色には直接必要ないから
「なんだかわからないけどクラスターAの物体」という扱いか？

英語なんで全部読んでないけど
タグがなんたらって書いてあるようだから、
やっぱり何かの名前データベースは持たせているのかな

8 ：名無しのひみつ＠＼(^o^)／：2016/04/29(金) 18:58:20.98 ID:MGN8VfSI.net

100年前のヌード写真に色付けするってことか。

蓋然性のある乳首の色はこれだ！って。

9 ：名無しのひみつ＠＼(^o^)／：2016/04/29(金) 19:05:09.71 ID:Hb+G21ib.net

この技術を応用して画像の高解像度化も進むかな

10 ：名無しのひみつ＠＼(^o^)／：2016/04/29(金) 19:23:45.94 ID:wmHNoZ/n.net

元記事読んでないけどこれを恐竜の白黒復元画とか電子顕微鏡画像やAFM画像や単波長で撮られた宇宙の某とかに適用するとどういう絵が出来上がるんだろう

11 ：名無しのひみつ＠＼(^o^)／：2016/04/29(金) 19:26:27.67 ID:9qLANKi3.net

◆

こんな
ペテンな　説明、　　何も意味ない。

じゃぁ

フラクタルな図形は　どうやって色付け　するつもり？？？？？？？　ほぼ　不可能。

12 ：名無しのひみつ＠＼(^o^)／：2016/04/29(金) 19:27:54.68 ID:9qLANKi3.net

ディープネットワークだって　　所詮は　人間が学習させる過程が必要。

その学習効果が　　フラクタルな画像で　　どう　出来るか？？？？？？？？？？？？

13 ：名無しのひみつ＠＼(^o^)／：2016/04/29(金) 19:41:43.61 ID:0Ge8SkJV.net

古い白黒動画を一気にカラー化するとか出来るのかな

14 ：名無しのひみつ＠＼(^o^)／：2016/04/29(金) 19:41:58.71 ID:AXhQs50I.net

ディープラーニングとは別物？

15 ：名無しのひみつ＠＼(^o^)／：2016/04/29(金) 20:17:47.48 ID:kPigiE93.net

もう、モザイクは無意味である。

16 ：名無しのひみつ＠＼(^o^)／：2016/04/29(金) 20:24:01.96 ID:jR4aW2jr.net

http://www.ufunk.net/en/tech/ostagram/
http://www.ufunk.net/wp-content/uploads/2016/03/Ostagram-20.jpg
ostagram では構図画像と部品画像を合成する。
構図画像の個々の部分について、
部品画像から形の似た部分を拾って組み合わせ、
近似画像を作り出すわけ。
だから、構図画像が白黒でも、
部品画像の方が色付きなら部品の色が付くことになる。

>>1 のシステムも似たような方式なんだろうと思う。
草木・顔・手・建物……といった基本部品について、
色と形のサンプル写真が用意されてるんだろう。

ostagram を作ってみたければ、夢鏡という無料サービスがある。
https://dreamscopeapp.com/

17 ：名無しのひみつ＠＼(^o^)／：2016/04/29(金) 20:46:11.14 ID:cSRh1WaZ.net

すげー
映像の世紀に出てくるような動画をカラーに出来ちゃったりするんかね

18 ：名無しのひみつ＠＼(^o^)／：2016/04/29(金) 20:53:59.54 ID:Mxj3F0aY.net

>>17
とっくにやっとるが

19 ：名無しのひみつ＠＼(^o^)／：2016/04/29(金) 20:54:07.64 ID:jR4aW2jr.net

夢鏡を白黒写真の彩色に使えるか試してみた。
構図画像：
http://3.bp.blogspot.com/-MVoFPYA2aW0/UMQJd7OZR0I/AAAAAAAADMA/ZdXTqsPkn6A/s1600/sevensamurai.jpg
部品画像：
http://shundou.jp/gallery/16.jpg
出力結果：
https://di959x84wsbql.cloudfront.net/imgs/6ec23e318f454cb194b0a0f33c8a60bb/final.jpeg

顔とか空とか着物と……素材認識の精度が低すぎるけど、方向は間違ってない。
この最初の一歩を何段階か進化させたのが >>1 なんだろう。

20 ：名無しのひみつ＠＼(^o^)／：2016/04/29(金) 21:10:18.81 ID:E3UvImVl.net

404 ：名無しか・・・何もかも皆懐かしい：2016/04/24(日) 06:24:10.58 ID:oD/NS1Ip
画像の自動彩色システム
https://news.developer.nvidia.com/automatic-image-colorization-of-grayscale-images/

21 ：名無しのひみつ＠＼(^o^)／：2016/04/29(金) 21:27:51.43 ID:22bZflAD.net

そんな事より大量のエロ画像からグロ画像を自動的に排除する機械作れよ！

22 ：名無しのひみつ＠＼(^o^)／：2016/04/29(金) 21:38:28.74 ID:E3UvImVl.net

トヨタ技術研究所(シカゴ)とシカゴ大学もなんか似たようなことやってんだ。

もうじき、往年の白黒映画が自動でカラーに出来そうで良いな。

23 ：名無しのひみつ＠＼(^o^)／：2016/04/29(金) 22:13:16.28 ID:tExc0Jug.net

グロすぎる！麻薬患者ですらこんなものは見ないと思う

24 ：名無しのひみつ＠＼(^o^)／：2016/04/29(金) 22:51:25.76 ID:YKKdrpf/.net

ロケットガールの話かと思ったのに

25 ：名無しのひみつ＠＼(^o^)／：2016/04/29(金) 23:22:59.66 ID:drRdnEl/.net

Deep Neural Network

26 ：名無しのひみつ＠＼(^o^)／：2016/04/29(金) 23:39:03.61 ID:sJfxkFfw.net

幼女のお絵かきタイムを奪う極悪プログラム？

27 ：名無しのひみつ＠＼(^o^)／：2016/04/30(土) 05:58:29.07 ID:we/USDuv.net

水着・下着という彩色サンプルが無ければ、
人体形状は常に肌の色で彩色されることになるから、
水着画像を入力したら、水着が透けた感じの画像が出力されるはず。
淡色なら白が透けた感じ、濃色なら黒が透けた感じで。

28 ：名無しのひみつ＠＼(^o^)／：2016/04/30(土) 07:50:41.73 ID:2sUUtGQ9.net

1600万下あたりをうろつくディープインパクト産駒臭がある

29 ：名無しのひみつ＠＼(^o^)／：2016/04/30(土) 08:32:01.00 ID:68L3FpS8.net

>>19
壊れた光学迷彩みたいになってるけど
中々いい感じに色付いてるね

30 ：名無しのひみつ＠＼(^o^)／：2016/04/30(土) 11:39:19.57 ID:vup+en99.net

http://hi.cs.waseda.ac.jp/~iizuka/projects/colorization/images/results.png

31 ：名無しのひみつ＠＼(^o^)／：2016/04/30(土) 12:10:51.45 ID:6yEKj42B.net

>>30
これを見たかった

32 ：名無しのひみつ＠＼(^o^)／：2016/04/30(土) 14:52:00.97 ID:Pkp3a8hK.net

>>1
>色付けの結果はユーザテストによって評価
カラー画像を白黒にして再度自動カラー化して評価すりゃ早いんだろうけど
こんなことは既に考えてるだろうから意味が分からんな
実物のカラー写真と人間が見て思う自然な色は違うだろうし
ぶっちゃけ見て自然だと思うなら元の配色からはデタラメでもいい

33 ：名無しのひみつ＠＼(^o^)／：2016/04/30(土) 15:26:58.67 ID:Ff47Fc6T.net

>>32
というより学習過程はその変換して戻す手順じゃね？

34 ：名無しのひみつ＠＼(^o^)／：2016/04/30(土) 16:22:40.58 ID:BuCF9nk9.net

手持ちの白黒写真をカラーにしたいなあ。

35 ：名無しのひみつ＠＼(^o^)／：2016/04/30(土) 16:49:30.82 ID:Pkp3a8hK.net

>>33
人間、本物と見たいものが違うんだよ
やるなら現行アニメの背景の１シーンを大量にキャプチャしてそれで学習させると
人間が「自然だ」と感じる着色ができる

36 ：名無しのひみつ＠＼(^o^)／：2016/04/30(土) 17:07:35.71 ID:FPp+iR0+.net

これの無料ウェブサービスを早く始めろよ。
需要が多くて人気サイトになるだろうから、
早稲田大学のサーバーを増強する必要があるだろうな。

37 ：名無しのひみつ＠＼(^o^)／：2016/04/30(土) 17:12:36.07 ID:lxHZZx1R.net

ＡＩ様が大体の色付けをしアイコラ師は何故かこき使われている気持ちになる（−；

38 ：名無しのひみつ＠＼(^o^)／：2016/04/30(土) 17:26:46.26 ID:v/lGfqgf.net

おお
フルカラー原稿がはかどる
ベタ塗りもオートメーション
トーン貼りもいけるかもしれないね
そのうち背景も

39 ：名無しのひみつ＠＼(^o^)／：2016/04/30(土) 17:28:46.70 ID:S1A0OvWP.net

そのうち原作マンガをスキャンして
カップリングを決めたらAIが同人誌を作ってくれそうだな

40 ：名無しのひみつ＠＼(^o^)／：2016/04/30(土) 19:16:51.09 ID:FPp+iR0+.net

http://hi.cs.waseda.ac.jp/~iizuka/projects/colorization/images/results.png
これ↑の真ん中あたりの金閣寺、
プログラムは如何にして壁を金色に決めたのか？
その横のカップルの画像、男のシャツを紫にした理由は何か？
もしかしたら、元のカラー写真が色サンプルになっていて、
それを白黒化した画像の処理に使ったんじゃないか？

41 ：名無しのひみつ＠＼(^o^)／：2016/04/30(土) 19:31:57.94 ID:jJI5fseP.net

CLIP STUDIO PAINT用のプラグイン化はよ

42 ：名無しのひみつ＠＼(^o^)／：2016/04/30(土) 19:47:50.52 ID:Ff47Fc6T.net

>>40
有名な建物はパラメータ内に(結果としての)パターンとして認識されてるんだと思う

43 ：名無しのひみつ＠＼(^o^)／：2016/04/30(土) 20:31:17.11 ID:oq3zhJ77.net

この画像を正しく青に塗ることができるだろうか？
http://images2.fanpop.com/image/photos/13800000/Avatar-Fan-Art-avatar-13889103-1516-1077.jpg

44 ：名無しのひみつ＠＼(^o^)／：2016/05/01(日) 01:16:27.84 ID:r0KJSBI0.net

>>43
文化の違いに依ります
よりアニメ的な日本だと褐色、
アメリカだと青、
その他の国ではどうなるか分かりません

正しいではなく「ユーザテストによって評価」したところの「結果が自然である」
という恣意的なものに過ぎないからです
だから文化圏の解釈コードによって、見たいものを見ます

つまり、正しい着色は無いのです
人間は見たい色を見ます

45 ：名無しのひみつ＠＼(^o^)／：2016/05/01(日) 04:11:51.11 ID:ph2gLo/f.net

強化学習じゃなくて教師ありじゃないのか

46 ：名無しのひみつ＠＼(^o^)／：2016/05/01(日) 06:30:49.82 ID:aBg8geXr.net

http://hi.cs.waseda.ac.jp/~iizuka/projects/colorization/images/bw/8.png
http://hi.cs.waseda.ac.jp/~iizuka/projects/colorization/images/bw/8_o.png

http://hi.cs.waseda.ac.jp/~iizuka/projects/colorization/images/bw/13.png
http://hi.cs.waseda.ac.jp/~iizuka/projects/colorization/images/bw/13_o.png

http://hi.cs.waseda.ac.jp/~iizuka/projects/colorization/images/bw/3.png
http://hi.cs.waseda.ac.jp/~iizuka/projects/colorization/images/bw/3_o.png

http://hi.cs.waseda.ac.jp/~iizuka/projects/colorization/images/bw/14.png
http://hi.cs.waseda.ac.jp/~iizuka/projects/colorization/images/bw/14_o.png

古い写真とか結構自然にカラーになってる感じ。
出来たら日本の写真で、どうなのか見せて欲しい

47 ：名無しのひみつ＠＼(^o^)／：2016/05/01(日) 22:12:44.61 ID:eZpsFJ3v.net

これ普通にすごいな
実用化して普遍化させて欲しい

48 ：名無しのひみつ＠＼(^o^)／：2016/05/02(月) 10:35:45.41 ID:a8Qa+NJA.net

>>40
同じ太陽が低い位置にある空でも紫がかったり黄色がかったりするのはどこからきてるのかな

49 ：名無しのひみつ＠＼(^o^)／：2016/05/02(月) 11:10:59.91 ID:AjYbH+13.net

Ostagram に近い方式で、
パターンから資料画像を探して情報を補完してるんだろうな。
資料画像を充実させれば、他の方向の情報補完も出来るかもね。
例えばラフスケッチからフォトリアルな絵を生成するとか。

50 ：名無しのひみつ＠＼(^o^)／：2016/05/02(月) 15:39:23.41 ID:/q2a5GMv.net

トヨタ(シカゴ)の論文のサンプルが分かり易い。

学習させて改善していく例 (9〜11頁あたり)
http://arxiv.org/pdf/1603.06668.pdf

青リンゴ色に近いマスカット葡萄がクリーム色で、キャベツの色は死んでるし、
卒業記念の赤いガウンを紫色だと判定したりしている。
でも、そんなのは、学習していくうちに、改善されていく。正しいとは
限らないけど、正確な色が分かっているものは、人間が修正していけば良い。

51 ：名無しのひみつ＠＼(^o^)／：2016/05/13(金) 18:42:38.76 ID:hkyrQs4g.net

画像などの一部に欠落やノイズが加わったデーターがある場合、
多数の学習例からその欠落部分や、破損箇所に適合するもっと
相応しいデーターを自動で生成することにより、まるで無傷の
自然な映像に仕上げ直すこともできますね。
　このような技術を使うと、フィルムにはえたカビ、ゼラチン
膜の剥落、露光ムラなどを補正したりできます。

音声の場合、ＥＰ、ＬＰ、ソノシートなどで、傷が入ってたり
埃が邪魔をしてノイズが入るような場合に、複数の音盤を元に
して、傷の無い部分を自動で選択して波形をなおしたり、
磁気テープの記録磁性体の剥離、ヒスノイズなども直せるかな？

52 ：名無しのひみつ＠＼(^o^)／：2016/05/13(金) 18:51:09.20 ID:Q3OTczTN.net

>>40
金閣寺の壁が金色なのは自然な事では無いのに金色が選択されているのは
試験データと学習データの分離が厳密に分けられて無いのかも。

53 ：名無しのひみつ＠＼(^o^)／：2016/05/13(金) 19:32:25.07 ID:Hs8swRLI.net

再帰的だからさ
出力したものを入力し返すという構造がディープラーニングのブレイクできた理由
つまり、機械的な出力と入力という単純な構造でなく、
人間の脳と同じ自己反射的なシステムによって情報の差を調整できるよう完結するようになった

54 ：名無しのひみつ＠＼(^o^)／：2016/06/02(木) 08:56:12.94 ID:30+6+PPL.net

白黒写真に色付けする手法とは？ 人工知能が100年前の情景も自然に再現
http://www.waseda.jp/top/news/41520
早稲田大学理工学術院の石川博教授、飯塚里志研究院助教、
シモセラ・エドガー研究院助教らの研究グループは、
ディープラーニングと呼ばれる人工知能技術を応用し、
白黒写真を自然に彩色する
「ディープネットワークを用いた大域特徴と局所特徴の学習による色付け」
の手法を確立しました。
http://www.waseda.jp/top/assets/uploads/2016/05/B03-01_col-610x434.jpg
http://www.waseda.jp/top/assets/uploads/2016/05/B113-12_before.jpg
http://www.waseda.jp/top/assets/uploads/2016/05/B113-12_after.jpg
http://www.waseda.jp/top/assets/uploads/2016/05/B58-05_col-610x463.jpg
http://www.waseda.jp/top/assets/uploads/2016/05/A01-18c-610x433.png
http://www.waseda.jp/top/assets/uploads/2016/05/B99-36_col-610x434.jpg
http://www.waseda.jp/top/assets/uploads/2016/05/A10-11_col-610x847.jpg
http://www.waseda.jp/top/assets/uploads/2016/05/B35-17_col_1000-610x474.jpg
http://www.waseda.jp/top/assets/uploads/2016/05/B63-01_col_1000-610x472.jpg

55 ：名無しのひみつ＠＼(^o^)／：2016/06/02(木) 19:41:09.88 ID:CHOcBBrt.net

>>53
それは80年代の多層ニューラルネットもそうだったけど
それだけではダメだった

56 ：名無しのひみつ＠＼(^o^)／：2016/06/07(火) 10:55:53.40 ID:mi0d1Io5.net

モノクロ写真をアップすると人工知能で白黒写真をカラーにしてくれるWebサービスが話題に
http://blog.livedoor.jp/itsoku/archives/48787697.html
早稲田大学の研究グループが発表したディープラーニングを応用し、
白黒写真を自然な色味に彩色する手法をブラウザ上で実行できるWebサービスが公開された。
大量の白黒・カラー画像の組から、
色づけの手がかりとなる特徴をディープラーニングにより学習し、
その特徴を使って白黒画像をカラーに変換する技術。
ユーザーテストでは、約90％が「色付け結果が自然だ」と回答したという。

著者本人がGitHubで公開しているデモ実装を元に、
ブラウザ上で動作するようにアレンジしている。
画像をアップロードすると、1度グレースケール画像に変換した後に、
この手法でカラー化した結果を表示する。

学習データの関係上、屋外で撮影した写真の方がよい結果が出やすいようだ。
http://www.itmedia.co.jp/news/articles/1606/06/news131.html

colorization
http://colorize.dev.kaisou.misosi.ru/

57 ：名無しのひみつ＠＼(^o^)／：2016/06/07(火) 11:10:51.54 ID:mi0d1Io5.net

http://colorize.dev.kaishttp://colorize.dev.kaisou.misosi.ru/
で >>19 の画像を着色してみた。
ou.misosi.ru/result/60e0d60d-5412-4891-b064-63ae66c421e9

58 ：名無しのひみつ＠＼(^o^)／：2016/06/07(火) 11:11:59.44 ID:mi0d1Io5.net

あれ、これが結果ね。
http://colorize.dev.kaisou.misosi.ru/result/60e0d60d-5412-4891-b064-63ae66c421e9

59 ：名無しのひみつ＠＼(^o^)／：2016/06/07(火) 11:21:52.51 ID:mi0d1Io5.net

永作博美
http://colorize.dev.kaisou.misosi.ru/result/bc2bdeed-9f9b-4276-ab66-2ce59ea039ce

60 ：名無しのひみつ＠＼(^o^)／：2016/06/07(火) 11:29:58.50 ID:mi0d1Io5.net

宮沢りえ
http://colorize.dev.kaisou.misosi.ru/result/0e2516ef-25be-4f44-80ff-d6a8d4d34e50

61 ：名無しのひみつ＠＼(^o^)／：2016/06/07(火) 11:37:49.02 ID:mi0d1Io5.net

雪の金閣寺
http://colorize.dev.kaisou.misosi.ru/result/151ec40f-cf1d-420c-be60-13333db60520

62 ：名無しのひみつ＠＼(^o^)／：2016/06/07(火) 11:50:21.62 ID:mi0d1Io5.net

江戸の武家屋敷
http://colorize.dev.kaisou.misosi.ru/result/a6841e39-f306-40b1-ab71-1d260e5af9da

63 ：名無しのひみつ＠＼(^o^)／：2016/06/07(火) 11:58:23.56 ID:YiWL2IP6.net

局部特徴・・・ピンクか茶色か黒か迷うな・・・

64 ：名無しのひみつ＠＼(^o^)／：2016/06/07(火) 12:41:15.76 ID:mi0d1Io5.net

姫路城と桜
http://colorize.dev.kaisou.misosi.ru/result/7d625479-4ec2-48a7-8045-57a7f91cd6f5

65 ：名無しのひみつ＠＼(^o^)／：2016/06/08(水) 04:30:00.26 ID:FJgUprQZ.net

絵画（ビーナスの誕生）でやってみた。
http://colorize.dev.kaisou.misosi.ru/result/4222e687-236b-4ad8-9031-005211e8bc44

66 ：名無しのひみつ＠＼(^o^)／：2016/06/08(水) 04:45:45.93 ID:FJgUprQZ.net

ウサギ＠芝生
http://colorize.dev.kaisou.misosi.ru/result/86fa3f1f-46bb-4e4c-9615-c5c2af79f263

67 ：名無しのひみつ＠＼(^o^)／：2016/06/08(水) 04:53:26.30 ID:FJgUprQZ.net

AVATAR
http://colorize.dev.kaisou.misosi.ru/result/a280e53e-c26f-4a10-b9c0-7af9858236f4

68 ：名無しのひみつ＠＼(^o^)／：2016/06/08(水) 06:26:11.43 ID:tADHOq4C.net

>>67
アバターは流石に無理かｗ

69 ：名無しのひみつ＠＼(^o^)／：2016/06/08(水) 07:45:29.40 ID:aWj1u1CG.net

64>>
姫路城が金閣寺に影響されとる。

70 ：名無しのひみつ＠＼(^o^)／：2016/06/08(水) 13:17:11.97 ID:qgjtcuk2.net

水面と空は青、植物は緑、その他は茶色というルールのようだな。

71 ：名無しのひみつ＠＼(^o^)／：2016/06/09(木) 06:10:38.37 ID:0jv7h179.net

七人の侍
http://colorize.dev.kaisou.misosi.ru/result/cbba1101-dbe7-4a3c-8cf7-065bf4d77123

72 ：名無しのひみつ＠＼(^o^)／：2016/06/09(木) 06:11:04.73 ID:0jv7h179.net

銀閣寺
http://colorize.dev.kaisou.misosi.ru/result/b2869761-1b0b-410e-8ddd-ccdf80802d47

73 ：名無しのひみつ＠＼(^o^)／：2016/06/09(木) 06:16:51.13 ID:V9BVmYDv.net

>>40
＞元のカラー写真が色サンプルになっていて

同じ写真ではなくとも、金閣寺の別の写真はサンプルになってたのかもしれないな。

74 ：名無しのひみつ＠＼(^o^)／：2016/06/09(木) 06:23:22.79 ID:0jv7h179.net

水墨画（金閣寺）
http://colorize.dev.kaisou.misosi.ru/result/576b0e23-0435-4095-915f-1f4466876e24

75 ：名無しのひみつ＠＼(^o^)／：2016/06/09(木) 06:26:56.68 ID:V9BVmYDv.net

佐武と市捕物控とか狼少年ケンとかの白黒アニメの画像を色々やってみたが、流石に現代アニメのようなテカテカコンピュータ処理のようにはならなかった。

76 ：名無しのひみつ＠＼(^o^)／：2016/06/09(木) 06:36:54.59 ID:0jv7h179.net

モダン タイムズ
http://colorize.dev.kaisou.misosi.ru/result/1b1577dd-6110-4b3a-80dc-64cace6a7f5e

77 ：名無しのひみつ＠＼(^o^)／：2016/06/09(木) 06:52:37.73 ID:0jv7h179.net

ローマの休日
http://colorize.dev.kaisou.misosi.ru/result/0b2db525-7651-40e2-9225-de34e27ec662

78 ：名無しのひみつ＠＼(^o^)／：2016/06/09(木) 06:57:03.59 ID:+t3zHRKs.net

>>73
ってか、学習に使ったサンプルが何かをはっきりさせないと評価にならんよね

サンプルと同じ局所パターンをサンプルと同じに着色できるのは人工知能持ちだす以前に
当たり前で、この話もそのレベルじゃねーの

79 ：名無しのひみつ＠＼(^o^)／：2016/06/10(金) 08:41:58.61 ID:xy4ohLj7.net

ゴールデン カムイ
http://colorize.dev.kaisou.misosi.ru/result/e2b74efe-4437-43dd-a6c8-e5d525c066d1

80 ：名無しのひみつ＠＼(^o^)／：2016/06/10(金) 11:35:26.36 ID:jJTt1e7P.net

百年前の米国の街路
http://colorize.dev.kaisou.misosi.ru/result/51557471-a625-4900-89fb-ab012d8c7571
http://colorize.dev.kaisou.misosi.ru/result/0f397b33-740d-438d-bb62-6de0f3135249

81 ：名無しのひみつ＠＼(^o^)／：2016/06/10(金) 11:39:12.51 ID:jJTt1e7P.net

大正モダンガール
http://colorize.dev.kaisou.misosi.ru/result/3e2bd391-1e0c-4ff0-a3ae-68775a1e5bcf

82 ：名無しのひみつ＠＼(^o^)／：2016/06/10(金) 12:10:39.95 ID:+8RSDmeX.net

アフリカの黒人の写真ばかりを学習させれば、
ローマの休日のヘップバーンも黒人女として
塗られるかどうかこそが観たいものだろう。

83 ：名無しのひみつ＠＼(^o^)／：2016/06/10(金) 14:53:45.69 ID:jJTt1e7P.net

【AI】人工知能で白黒写真をカラーに　早大が技術開発、GitHubでコード公開
http://potato.2ch.net/test/read.cgi/bizplus/1465215060/

84 ：名無しのひみつ＠＼(^o^)／：2016/06/10(金) 15:41:08.63 ID:uxg38uAH.net

>>60
白黒補正した跡あり？

85 ：名無しのひみつ＠＼(^o^)／：2016/06/10(金) 16:06:15.02 ID:+K5F0ZuG.net

読みはカラライズでいいんか

86 ：名無しのひみつ＠＼(^o^)／：2016/06/10(金) 16:14:54.49 ID:UM1dUMrB.net

漫画の巻頭カラーのページをひたすら学習させて、
中のページを自動着色とかできないかな。

87 ：名無しのひみつ＠＼(^o^)／：2016/06/12(日) 20:58:42.49 ID:6WRPWqAN.net

たとえばこの技術をつかって、週刊テレビアニメの１エピソード２４分間分の
フィルム（一応１秒24コマとしよう）を色づけするのに、
どの程度の資源（マシンパワー）と時間が掛かるのかな？

カラー作品をいったん色を落としてモノクロにして、
それからその作品自身は学習させないようにしておいて、
モノクロ化された作品を色塗り直させたらどのぐらい妥当な
ものに戻るか面白いな。たとえば著作権の切れている
ディズニーのファンタジアを色を落として、それから復元して
みせて欲しい。

88 ：名無しのひみつ＠＼(^o^)／：2016/06/12(日) 21:06:28.32 ID:HZu7S+7s.net

>>87
これって、画像の各部分の周辺のパターンをデープネットワークで認識したって話だろうか
ら、そういうパターンのないセルアニメにこの手法適用するのは、無理だろ

「周辺のパターン」を広く捉えたらひょっとしたら顔くらいは認識できるかもしれんが、手足
と同じ色にはならんと思う

89 ：名無しのひみつ＠＼(^o^)／：2016/06/12(日) 21:18:19.06 ID:nSS8gbtJ.net

>>87
自分で試してみればいい。
colorization
http://colorize.dev.kaisou.misosi.ru/

90 ：名無しのひみつ＠＼(^o^)／：2016/06/12(日) 21:41:33.29 ID:1JIrA7dl.net

多分、アニメっぽい絵は学習データに入っていなさそう。
似た傾向のアニメを学習させたら、それなりに色をつけてくれるんじゃないかなと。


タイトルだと、大局と局所の両方使ってるみたいだけど、局所パターンはアニメ系だと
のっぺりになっちゃうから、まったく色付けできないという事ではないだろうけど、自然な
着色になる保証はないかもね。金閣寺を学習したがために、姫路城まで金色になって
る写真が上の方に出てたので、似た現象が起きるかも。

あと、１秒２４コマの絵が、全て同じ配色になる保証はないよね。
人間は動画だと認識しているけど、このプログラムは恐らくそういう認識はしてない。
つまり、シーンの途中で、画面内の配置が換わった時に、突然配色パターンが、
まるごと別の組み合わせに入れ替わる可能性がある。
動画系をやるなら、Recurrentな仕組みを入れる必要があるね。
その気になってやればできるんじゃないかと思うけど。

91 ：名無しのひみつ＠＼(^o^)／：2016/06/13(月) 02:27:55.35 ID:r1YXjUzp.net

>>90
>>1
>大域特徴は画像全体から抽出され

とか、違う大域特徴を持つ対象が１つのシーン内に並んでるだけで破綻するんだから、
言って見ただけの与太話な

じゃあ対象ごとの中域特徴を導入すればいいかっていうと、そのためには対象の切り分
けが必要で、この手法の延長としては無理ゲー、そっからが本当に人工知能って言える
領域なんだけどな

92 ：名無しのひみつ＠＼(^o^)／：2016/06/15(水) 07:43:54.67 ID:Xkntzjq6.net

昭和中期の子供達
http://colorize.dev.kaisou.misosi.ru/result/93dad205-bf45-4605-b974-b248a31bb82b
http://colorize.dev.kaisou.misosi.ru/result/afe7e2c1-0424-45d6-9157-741fd0d969d4
http://colorize.dev.kaisou.misosi.ru/result/02aa7a5d-fe69-430e-95d4-78152350639f
http://colorize.dev.kaisou.misosi.ru/result/377f21fc-84ff-4402-83ba-0e139f133a8c

93 ：名無しのひみつ＠＼(^o^)／：2016/06/16(木) 12:41:15.39 ID:W1Z5N7l4.net

http://colorize.dev.kaisou.misosi.ru/result/377f21fc-84ff-4402-83ba-0e139f133a8c
これ↑見ると、人の正面顔は顔パターンとして着色できるけど、
横顔とか手とかはパターンとして学習してない感じ。
空・遠景の山・植物……の着色は想像以上にレベル高いけど、
それ以外は発展途上だな。
色んな角度・ポーズの人体各部をパターンとして学習させれば、
とりあえず実用品になると思う。

94 ：名無しのひみつ＠＼(^o^)／：2016/06/16(木) 14:56:33.25 ID:aDpBmIKr.net

16のほうがすごいように見える

95 ：名無しのひみつ＠＼(^o^)／：2016/06/17(金) 16:10:52.82 ID:WNVO5p05.net

絵画以外にも、楽曲の大域的特徴と局所的特徴をうまく捉えて、
名曲のような楽曲を自動生成して人を感動させる作品を作れる
ようになると良いね。その曲に泣く人も出るような。