StyleGAN-Humanで、全身画像を生成する

cedro

3年前

1.はじめに

　今まで、GANで人の鮮明な全身画像を生成することは、その複雑な形状から難しい課題でした。今回ご紹介するのは、それを可能にしたStyleGAN-Humanという技術です。

2.StyleGAN-Humanとは？

　現時点で、まだこの技術の論文は公開されていませんので詳細は不明ですが、Abstract（概略）を眺めて見ると、

　StyleGANを使って、学習データのサイズ、分散、アラインメントについて特に注力して研究した結果以下の３点が明らかになった。

データサイズは、40Kを超える大規模なものが必要
バランスの取れたトレーニングセットが重要だが、衣服のテクスチャ分布のバランスをとるだけでは十分ではない。
アライメントはボディセンターを使うモデルが、顔のセンターや骨盤の位置を使うモデルよりも優れている。

　まだベールに包まれていますが、とりあえずコードが公開されているので動かしてみましょう。

3.コード

　コードはGoogle Colabで動かす形にしてGithubに上げてありますので、それに沿って説明して行きます。自分で動かしてみたい方は、この「リンク」をクリックし表示されたノートブックの先頭にある「Colab on Web」ボタンをクリックすると動かせます。

　まず、セットアップを行います。

#@title **Setup**

# check gpu spec
! nvidia-smi -L

# get code from github
! git clone https://github.com/cedro3/StyleGAN-Human.git
%cd StyleGAN-Human

# install ninja
! wget https://github.com/ninja-build/ninja/releases/download/v1.8.2/ninja-linux.zip
! sudo unzip ninja-linux.zip -d /usr/local/bin/
! sudo update-alternatives --install /usr/bin/ninja ninja /usr/local/bin/ninja 1 --force 

# install library
! pip install lpips
! pip install --upgrade gdown

# select tensorflow_version
%tensorflow_version 1.x 

# download pretrained models
! mkdir pretrained_models
import gdown
gdown.download('https://drive.google.com/uc?id=1FlAb1rYa0r_--Zj_ML8e6shmaF28hQb5', 'pretrained_models/stylegan2_1024.pkl', quiet=False)
gdown.download('https://drive.google.com/uc?id=125OG7SMkXI-Kf2aqiwLLHyCvSW-gZk3M', 'pretrained_models/ffhq.pkl', quiet=False)
gdown.download('https://drive.google.com/uc?id=1MduBgju5KFNrQfDLoQXJ_1_h5MnctCIG', 'pretrained_models/mmod_human_face_detector.dat', quiet=False)
gdown.download('https://drive.google.com/uc?id=1A82DnJBJzt8wI2J8ZrCK5fgHcQ2-tcWM', 'pretrained_models/shape_predictor_68_face_landmarks.dat', quiet=False)

# define function
from function import *

#@title **Setup**

# check gpu spec

! nvidia-smi -L

# get code from github

! git clone https://github.com/cedro3/StyleGAN-Human.git

%cd StyleGAN-Human

# install ninja

! wget https://github.com/ninja-build/ninja/releases/download/v1.8.2/ninja-linux.zip

! sudo unzip ninja-linux.zip -d /usr/local/bin/

! sudo update-alternatives --install /usr/bin/ninja ninja /usr/local/bin/ninja 1 --force

# install library

! pip install lpips

! pip install --upgrade gdown

# select tensorflow_version

%tensorflow_version 1.x

# download pretrained models

! mkdir pretrained_models

import gdown

gdown.download('https://drive.google.com/uc?id=1FlAb1rYa0r_--Zj_ML8e6shmaF28hQb5', 'pretrained_models/stylegan2_1024.pkl', quiet=False)

gdown.download('https://drive.google.com/uc?id=125OG7SMkXI-Kf2aqiwLLHyCvSW-gZk3M', 'pretrained_models/ffhq.pkl', quiet=False)

gdown.download('https://drive.google.com/uc?id=1MduBgju5KFNrQfDLoQXJ_1_h5MnctCIG', 'pretrained_models/mmod_human_face_detector.dat', quiet=False)

gdown.download('https://drive.google.com/uc?id=1A82DnJBJzt8wI2J8ZrCK5fgHcQ2-tcWM', 'pretrained_models/shape_predictor_68_face_landmarks.dat', quiet=False)

# define function

from function import *

　まず、単純に画像生成してみましょう。seeds に数字を指定（1,2 の様にカンマで区切っても、0-4の様に範囲でもOK）して、実行します。なお、表示の関係で数字は50個以内にして下さい。

#@title **Generate images**

seeds = "0-4" #@param {type:"string"}

! python generate.py --outdir=outputs/stylegan2_1024/\
                     --seeds=$seeds\
                     --trunc=0.7\
                     --network=pretrained_models/stylegan2_1024.pkl\
                     --version 2

# display_pic 
display_pic('outputs/stylegan2_1024')

#@title **Generate images**

seeds = "0-4" #@param {type:"string"}

! python generate.py --outdir=outputs/stylegan2_1024/\

--seeds=$seeds\

--trunc=0.7\

--network=pretrained_models/stylegan2_1024.pkl\

--version 2

# display_pic

display_pic('outputs/stylegan2_1024')

　次に、２つの画像で補間動画を作成してみましょう。seeds に２つ数字を指定（３つ以上指定した場合は先頭の２つのみ有効）して、実行します。

#@title **interpolate images**

seeds = "97,9" #@param {type:"string"}

! python interpolation.py --network=pretrained_models/stylegan2_1024.pkl\
                          --seeds=$seeds\
                          --outdir=outputs/inter_gifs

# gif2mp4
! ffmpeg -y -i outputs/inter_gifs/latent_space_traversal.gif -pix_fmt yuv420p -loglevel error outputs/inter_gifs/inter.mp4

# display_mp4
display_mp4('outputs/inter_gifs/inter.mp4')

#@title **interpolate images**

seeds = "97,9" #@param {type:"string"}

! python interpolation.py --network=pretrained_models/stylegan2_1024.pkl\

--seeds=$seeds\

--outdir=outputs/inter_gifs

# gif2mp4

! ffmpeg -y -i outputs/inter_gifs/latent_space_traversal.gif -pix_fmt yuv420p -loglevel error outputs/inter_gifs/inter.mp4

# display_mp4

display_mp4('outputs/inter_gifs/inter.mp4')

　今度は、InterfaceGANで衣服の長さを編集してみましょう。attr_nameでupper_length（上半身）かbotom_length（下半身）を選択し、実行します。

#@title **Editing with InterfaceGAN, StyleSpace, and Sefa**

attr_name = 'upper_length' #@param ["upper_length", "botom_length"]
seeds = 61570 #@param {type:"integer"}

! python edit.py --outdir outputs/editing\
                 --network pretrained_models/stylegan2_1024.pkl\
                 --attr_name $attr_name\
                 --seeds $seeds

# display mp4
video_path = 'outputs/editing/video/'+attr_name+'_'+str(seeds)+'.mp4'
display_mp4(video_path)

#@title **Editing with InterfaceGAN, StyleSpace, and Sefa**

attr_name = 'upper_length' #@param ["upper_length", "botom_length"]

seeds = 61570 #@param {type:"integer"}

! python edit.py --outdir outputs/editing\

--network pretrained_models/stylegan2_1024.pkl\

--attr_name $attr_name\

--seeds $seeds

# display mp4

video_path = 'outputs/editing/video/'+attr_name+'_'+str(seeds)+'.mp4'

display_mp4(video_path)

　左から、元画像、InterfaceGAN、StyleSpace、Sefa です（stylespaceとSefaは比較）。ついでに下半身も変化していますが、ご愛嬌ということで。

　styleGANを使っているので、当然style-mixingができます。rows（縦軸）とcols（横軸）を数字で選んで実行します。縦軸の人が横軸の人のスタイルに影響を受けて画像が変化します。

#@title **style-mixing**

rows = "85,100,75,458,1500" #@param {type:"string"}
cols = "55,821,1789,293" #@param {type:"string"}
styles = "0-3" #@param {type:"string"}

! python style_mixing.py --outdir=outputs/stylemixing\
                         --rows=$rows\
                         --cols=$cols\
                         --network=pretrained_models/stylegan2_1024.pkl\
                         --styles=$styles

# display png
from IPython.display import Image,display_png
display_png(Image('outputs/stylemixing/grid.png'))

#@title **style-mixing**

rows = "85,100,75,458,1500" #@param {type:"string"}

cols = "55,821,1789,293" #@param {type:"string"}

styles = "0-3" #@param {type:"string"}

! python style_mixing.py --outdir=outputs/stylemixing\

--rows=$rows\

--cols=$cols\

--network=pretrained_models/stylegan2_1024.pkl\

--styles=$styles

# display png

from IPython.display import Image,display_png

display_png(Image('outputs/stylemixing/grid.png'))

　最後に、insetGANを使って、顔とボディを組み合わせてみます。

#@title **Perform joint optimization and generate seamless images**

face_seed = "10" #@param {type:"string"}
body_seed = "89180" #@param {type:"string"}

!python insetgan.py --face_seed=$face_seed\
                    --body_seed=$body_seed\
                    --joint_steps=500\
                    --outdir outputs/insetgan\
                    --video 1

# display mp4
video_path = 'outputs/insetgan/'+face_seed.zfill(4)+'_'+body_seed.zfill(4)+'.mp4'
display_mp4(video_path)

#@title **Perform joint optimization and generate seamless images**

face_seed = "10" #@param {type:"string"}

body_seed = "89180" #@param {type:"string"}

!python insetgan.py --face_seed=$face_seed\

--body_seed=$body_seed\

--joint_steps=500\

--outdir outputs/insetgan\

--video 1

# display mp4

video_path = 'outputs/insetgan/'+face_seed.zfill(4)+'_'+body_seed.zfill(4)+'.mp4'

display_mp4(video_path)

　この技術、ファッション関係の様々なルーチン作業を根本的に変革させるパワーを秘めていますね。凄い！

　では、また。

（オリジナルgithub）https://github.com/stylegan-human/StyleGAN-Human