NNabla DCGAN 顔画像のモーフィングをやってみる

今回は、NNabla DCGANの学習済みモデルを使って、顔画像のモーフィングをやってみたいと思います。

こんにちは cedro です。

前回は、DCGANの学習済みモデルを使って、入力（ランダムノイズ）にオフセットを加えることで、生成する顔画像の「顔の向き」をコントロールしてみました。

しかし、これで終わっては、せっかく作ったDCGANの学習済みモデルがもったいないので、もうちょっと何か活用方法がないかなと色々考えていました。

そうした中、適当な「右向き」画像のベクトルと「左向き」画像のベクトルを見つけて、その間のベクトルを細かく補完して作成し、学習済みモデルにそのまま入力として与えてやれば、顔画像が「右向き」から徐々に「左向き」に変化する、いわゆるモーフィングがお手軽にできるのではないかと思いつきました。

ということで、今回は、DCGANの学習済みモデルを使って、顔画像のモーフィングをやってみたいと思います。

前回のプログラムを修正します


from __future__ import absolute_import
from six.moves import range
 
import numpy as np
 
import nnabla as nn
import nnabla.logger as logger
import nnabla.functions as F
import nnabla.parametric_functions as PF
import nnabla.solvers as S
import nnabla.utils.save as save
 
from args import get_args
 
import os
 
def generator(z, maxh=1024, test=False, output_hidden=False):
    """
    Building generator network which takes (B, Z, 1, 1) inputs and generates
    (B, 3, 64, 64) outputs.
    """
    # Define shortcut functions
    def bn(x):
        # Batch normalization
        return PF.batch_normalization(x, batch_stat=not test)
 
    def upsample2(x, c):
        # Twise upsampling with deconvolution.
        return PF.deconvolution(x, c, kernel=(4, 4), pad=(1, 1), stride=(2, 2), with_bias=False)
 
    assert maxh / 16 > 0
    #with nn.parameter_scope("gen"):
        # (Z, 1, 1) --＞ (1024, 4, 4)
    with nn.parameter_scope("deconv1"):
            d1 = F.elu(bn(PF.deconvolution(z, maxh, (4, 4), with_bias=False)))
        # (1024, 4, 4) --＞ (512, 8, 8)
    with nn.parameter_scope("deconv2"):
            d2 = F.elu(bn(upsample2(d1, maxh / 2)))
        # (512, 8, 8) --＞ (256, 16, 16)
    with nn.parameter_scope("deconv3"):
            d3 = F.elu(bn(upsample2(d2, maxh / 4)))
        # (256, 16, 16) --＞ (128, 32, 32)
    with nn.parameter_scope("deconv4"):
            d4 = F.elu(bn(upsample2(d3, maxh / 8)))
        # (128, 32, 32) --＞ (64, 64, 64)   
    with nn.parameter_scope("deconv5"):
            d5 = F.elu(bn(upsample2(d4, maxh / 16)))           
        # (64, 64, 64) --＞ (3, 64, 64)
    with nn.parameter_scope("conv6"):
            x = F.tanh(PF.convolution(d5, 3, (3, 3), pad=(1, 1)))
    return x
 
    # Fake path
nn.clear_parameters()
z = nn.Variable((1, 100, 1, 1))   
fake = generator(z)
y = fake
 
    # 学習済みパラメーターの読み込み
nn.parameter.load_parameters(".\\generator_param_130000.h5")
 
    # Create monitor.
import nnabla.monitor as M
monitor = M.Monitor("c:\\Users\\jun40\\dcgan_mor")　
monitor_fake = M.MonitorImageTile(
        "Fake images", monitor, interval=1, num_images=1, normalize_method=lambda x: x + 1 / 2.)
        
    # CSV file 
import csv
read_fp=csv.reader(open("vector.csv","r"))
i=0
for line in read_fp:
    line=list(map(float,line))
    vector=np.reshape(line,[100,1,1])
    z.d = vector
    y.forward()
    monitor_fake.add(i, fake) 
    i=i+1

from __future__ import absolute_import

from six.moves import range

import numpy as np

import nnabla as nn

import nnabla.logger as logger

import nnabla.functions as F

import nnabla.parametric_functions as PF

import nnabla.solvers as S

import nnabla.utils.save as save

from args import get_args

import os

def generator(z, maxh=1024, test=False, output_hidden=False):

"""

Building generator network which takes (B, Z, 1, 1) inputs and generates

(B, 3, 64, 64) outputs.

"""

# Define shortcut functions

def bn(x):

# Batch normalization

return PF.batch_normalization(x, batch_stat=not test)

def upsample2(x, c):

# Twise upsampling with deconvolution.

return PF.deconvolution(x, c, kernel=(4, 4), pad=(1, 1), stride=(2, 2), with_bias=False)

assert maxh / 16 > 0

#with nn.parameter_scope("gen"):

# (Z, 1, 1) --＞ (1024, 4, 4)

with nn.parameter_scope("deconv1"):

d1 = F.elu(bn(PF.deconvolution(z, maxh, (4, 4), with_bias=False)))

# (1024, 4, 4) --＞ (512, 8, 8)

with nn.parameter_scope("deconv2"):

d2 = F.elu(bn(upsample2(d1, maxh / 2)))

# (512, 8, 8) --＞ (256, 16, 16)

with nn.parameter_scope("deconv3"):

d3 = F.elu(bn(upsample2(d2, maxh / 4)))

# (256, 16, 16) --＞ (128, 32, 32)

with nn.parameter_scope("deconv4"):

d4 = F.elu(bn(upsample2(d3, maxh / 8)))

# (128, 32, 32) --＞ (64, 64, 64)

with nn.parameter_scope("deconv5"):

d5 = F.elu(bn(upsample2(d4, maxh / 16)))

# (64, 64, 64) --＞ (3, 64, 64)

with nn.parameter_scope("conv6"):

x = F.tanh(PF.convolution(d5, 3, (3, 3), pad=(1, 1)))

return x

# Fake path

nn.clear_parameters()

z = nn.Variable((1, 100, 1, 1))

fake = generator(z)

y = fake

# 学習済みパラメーターの読み込み

nn.parameter.load_parameters(".\\generator_param_130000.h5")

# Create monitor.

import nnabla.monitor as M

monitor = M.Monitor("c:\\Users\\jun40\\dcgan_mor")　

monitor_fake = M.MonitorImageTile(

"Fake images", monitor, interval=1, num_images=1, normalize_method=lambda x: x + 1 / 2.)

# CSV file

import csv

read_fp=csv.reader(open("vector.csv","r"))

i=0

for line in read_fp:

line=list(map(float,line))

vector=np.reshape(line,[100,1,1])

z.d = vector

y.forward()

monitor_fake.add(i, fake)

i=i+1

どういうベクトルで画像生成するのかは、予め CSVファイル（vector.csv）に記録しておきます。

プログラムでは、そのCSVファイルから１行づつベクトルを読み出し、そのベクトルをそのまま入力として、画像生成する仕様にしています。

生成する画像はカラー64×64、生成枚数はCSVファイルに記録されているデータ数（行数）分です。dcgan_mor.py で保存します。

CSVファイルを準備します

前回作成したプログラムを使って、ランダムに画像生成させ、気に入った「右向き」画像と「左向き」画像を見つけ、そのベクトルを調べます。

「右向き」から「左向き」まで、40個のベクトル（100次元）を作成します。

Calcで、１行目に「右向き」画像のベクトルをコピーし、40行目に「左向き」画像のベクトルをコピーして、2行目から39行目は各次元毎に単純平均で補完します。

これをコピーして、CSVファイル（vector.csv)を作成します。

プログラムを実行します

必要なプログラムを格納し、＞ Python dcgan_mor.py でプログラムを実行します。

おおっ！思ったよりもかなり綺麗な出来です。単純平均による補完なので、途中はかなり画像が崩れるかと心配したのですが、スタートとエンドの画像が似通っているせいか、問題ないようです。

作成した40枚の画像を使ってＧＩＦ動画（表示切替0.1秒/枚）にしてみました。結構いけます！

さらに調子に乗って、「右向き」→「左向き」→「右向き」とやってみます。

合計80枚の画像のＧＩＦ動画（表示切替0.1秒/枚）です。

やっぱり画像、そしてさらに動画となると、燃えますねー（笑）。

では、また。

NNabla DCGAN 顔画像のモーフィングをやってみる

今回は、NNabla DCGANの学習済みモデルを使って、顔画像のモーフィングをやってみたいと思います。

前回のプログラムを修正します

CSVファイルを準備します

プログラムを実行します

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