White box Cartoonization で、実写動画をアニメ動画に変換する

1.はじめに

　今回は、実写をアニメ画に変換できる White box Cartoonization を使って、実写動画をアニメ動画に変換してみたいと思います。

2.White box Cartoonizationとは？

　White box Cartoonizations は、GANのフレームワークを使って実写をアニメ画像に変換するGeneratorを作る技術です。以下に、アーキテクチャーを示します。

　Generator が静止画(Input)からアニメ画(Output)を生成した後に、Structure表現に関する損失、Texture表現に関する損失、Surface表現に関する損失を抽出します。生成した画像とこれら3つの損失を分類器へ入力し、損失の合計を小さくするように学習を行います。3つの表現について、詳しく見てみましょう。

　１つ目の Surface 表現は、Guided filter を使ってエッジ情報を残しつつ平滑化処理を行い抽出します。これによって、アニメののっぺりとした平滑面を表現しています。

　2つ目の Structure 表現は、superpixel アルゴリズムを使って距離・色が近い画素をひとまとめにし、Selective Search を使って領域ごとの類似性に基づきグルーピングしています。

　3つ目の Texture 表現は、Random color shift アルゴリズムを使ってRGB画像から変換したグレースケール画像に対してランダムな割合でRGB値を加えています。これによって、色や輝度の情報をあえて落としています。

　それでは、具体的にやってみましょう。

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。まず、cuda10.0とライブラリをインストールします。

#@title install cuda10.0 

# download data
!wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/cuda-repo-ubuntu1804_10.0.130-1_amd64.deb
!sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1804_10.0.130-1_amd64.deb
!rm /etc/apt/sources.list.d/cuda.list
!sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/7fa2af80.pub
!sudo apt-get update
!wget http://developer.download.nvidia.com/compute/machine-learning/repos/ubuntu1804/x86_64/nvidia-machine-learning-repo-ubuntu1804_1.0.0-1_amd64.deb
!sudo apt install -y ./nvidia-machine-learning-repo-ubuntu1804_1.0.0-1_amd64.deb
!sudo apt-get update

# install NVIDIA driver
!sudo apt-get -y installnvidia-driver-418

# install cuda10.0
!sudo apt-get install -y \
    cuda-10-0 \
    libcudnn7=7.6.2.24-1+cuda10.0  \
    libcudnn7-dev=7.6.2.24-1+cuda10.0

# install TensorRT
!sudo apt-get install -y libnvinfer5=5.1.5-1+cuda10.0 \
    libnvinfer-dev=5.1.5-1+cuda10.0

!apt --fix-broken install

#@title install cuda10.0

# download data

!wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/cuda-repo-ubuntu1804_10.0.130-1_amd64.deb

!sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1804_10.0.130-1_amd64.deb

!rm /etc/apt/sources.list.d/cuda.list

!sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/7fa2af80.pub

!sudo apt-get update

!wget http://developer.download.nvidia.com/compute/machine-learning/repos/ubuntu1804/x86_64/nvidia-machine-learning-repo-ubuntu1804_1.0.0-1_amd64.deb

!sudo apt install -y ./nvidia-machine-learning-repo-ubuntu1804_1.0.0-1_amd64.deb

!sudo apt-get update

# install NVIDIA driver

!sudo apt-get -y installnvidia-driver-418

# install cuda10.0

!sudo apt-get install -y \

cuda-10-0 \

libcudnn7=7.6.2.24-1+cuda10.0 \

libcudnn7-dev=7.6.2.24-1+cuda10.0

# install TensorRT

!sudo apt-get install -y libnvinfer5=5.1.5-1+cuda10.0 \

libnvinfer-dev=5.1.5-1+cuda10.0

!apt --fix-broken install

# ライブラリ・インストール
! pip install tensorflow==1.15.0
! pip install imageio==2.4.1
! pip install numpy==1.19.3

# ライブラリ・インストール

! pip install tensorflow==1.15.0

! pip install imageio==2.4.1

! pip install numpy==1.19.3

　ライブラリーのインストールが完了したら、必ず「ランタイム/ランタイムの再起動」をクリックして下さい（そうしないとnumpyのバージョンが切り替わらないため）。その後、次を実行します。

# githubからコードをコピー
!git clone https://github.com/cedro3/White-box-Cartoonization.git
%cd White-box-Cartoonization/test_code/

# githubからコードをコピー

!git clone https://github.com/cedro3/White-box-Cartoonization.git

%cd White-box-Cartoonization/test_code/

　それでは、サンプル動画を確認してみましょう。

# mp4動画の再生
from IPython.display import HTML
from base64 import b64encode

mp4 = open('./test_video/sakura.mp4', 'rb').read()
data_url = 'data:video/mp4;base64,' + b64encode(mp4).decode()
HTML(f"""
<video width="80%" height="80%" controls>
      <source src="{data_url}" type="video/mp4">
</video>""")

# mp4動画の再生

from IPython.display import HTML

from base64 import b64encode

mp4 = open('./test_video/sakura.mp4', 'rb').read()

data_url = 'data:video/mp4;base64,' + b64encode(mp4).decode()

HTML(f"""

</video>""")

　満開の桜の中で和服の女性が歩いてゆく動画です。

　最初に、cv2を使って元動画を静止画にバラし test_imagesフォルダーに保存します。既に test_images フォルダーがある場合は、削除してから実行します。

　ご自分の動画をアニメ画に変換したい場合は、# ビデオの指定のところを変更して下さい。

import os
import shutil
import cv2

# 既に test_images フォルダーがあれば削除し、test_images フォルダーを作る
if os.path.isdir('test_images'):
    shutil.rmtree('test_images')
os.makedirs('test_images', exist_ok=True)
 
def video_2_images(video_file= './test_video/sakura.mp4',   # ビデオの指定
                   image_dir='./test_images/', 
                   image_file='%s.jpg'):  
 
    # Initial setting
    i = 0
    interval = 1
    length = 3000  # 最大フレーム数
    
    cap = cv2.VideoCapture(video_file)
    while(cap.isOpened()):
        flag, frame = cap.read()  
        if flag == False:  
                break
        if i == length*interval:
                break
        if i % interval == 0:    
           cv2.imwrite(image_dir+image_file % str(int(i/interval)).zfill(6), frame)
        i += 1 
    cap.release()  
 
def main():
    video_2_images()
    
if __name__ == '__main__':
    main()

import os

import shutil

import cv2

# 既に test_images フォルダーがあれば削除し、test_images フォルダーを作る

if os.path.isdir('test_images'):

shutil.rmtree('test_images')

os.makedirs('test_images', exist_ok=True)

def video_2_images(video_file= './test_video/sakura.mp4', # ビデオの指定

image_dir='./test_images/',

image_file='%s.jpg'):

# Initial setting

i = 0

interval = 1

length = 3000 # 最大フレーム数

cap = cv2.VideoCapture(video_file)

while(cap.isOpened()):

flag, frame = cap.read()

if flag == False:

break

if i == length*interval:

break

if i % interval == 0:

cv2.imwrite(image_dir+image_file % str(int(i/interval)).zfill(6), frame)

i += 1

cap.release()

def main():

video_2_images()

if __name__ == '__main__':

main()

　次に、バラした静止画をアニメ画に変換し、cartoonized_images フォルダーに保存します。既に cartoonized_images フォルダーがある場合は、削除してから実行します。

# 既に cartoonized_imagesフォルダーがあれば削除
if os.path.isdir('cartoonized_images'):
    shutil.rmtree('cartoonized_images')

# test_images フォルダー内にある静止画をアニメ画に変換し、cartoonized_images フォルダーに保存する
!python cartoonize.py

# 既に cartoonized_imagesフォルダーがあれば削除

if os.path.isdir('cartoonized_images'):

shutil.rmtree('cartoonized_images')

# test_images フォルダー内にある静止画をアニメ画に変換し、cartoonized_images フォルダーに保存する

!python cartoonize.py

　最後に、ffmpeg を使ってcartoonized_images フォルダーに保存されているアニメ画からmp4動画(output.mp4)を作成します。既に output.mp4 ファイルがある場合は、削除してから実行します。

# 既に output.mp4 があれば削除する
if os.path.exists('./output.mp4'):
   os.remove('./output.mp4')

# アニメ画をmp4動画(output.mp4)に変換する
!ffmpeg -r 30 -i cartoonized_images/%06d.jpg -vcodec libx264 -pix_fmt yuv420p output.mp4

# 既に output.mp4 があれば削除する

if os.path.exists('./output.mp4'):

os.remove('./output.mp4')

# アニメ画をmp4動画(output.mp4)に変換する

!ffmpeg -r 30 -i cartoonized_images/%06d.jpg -vcodec libx264 -pix_fmt yuv420p output.mp4

# mp4動画の再生
from IPython.display import HTML
from base64 import b64encode

mp4 = open('./output.mp4', 'rb').read()
data_url = 'data:video/mp4;base64,' + b64encode(mp4).decode()
HTML(f"""
<video width="80%" height="80%" controls>
      <source src="{data_url}" type="video/mp4">
</video>""")

# mp4動画の再生

from IPython.display import HTML

from base64 import b64encode

mp4 = open('./output.mp4', 'rb').read()

data_url = 'data:video/mp4;base64,' + b64encode(mp4).decode()

HTML(f"""

</video>""")

　アニメ動画の完成です！

　では、また。

顔専用の軽量版 : https://github.com/cedro3/others2/blob/main/FacialCartoonization.ipynb

オリジナルgithub : https://github.com/SystemErrorWang/White-box-Cartoonization

（Twitterへの投稿）

ブログを書きました！

　今回ご紹介するのは、ディープラーニングで実写をアニメ画に変換する技術です。
　これは、下段が実写動画、上段がそれをアニメ動画に変換したものです。

ブログ：https://t.co/ndcaxj9Gl9 pic.twitter.com/daBJBidhEl
— cedro (@jun40vn) February 24, 2021

ディープラーニングで、「お・も・て・な・し」をアニメ化してみる

ブログ：https://t.co/ndcaxj9Gl9 pic.twitter.com/kQk4RRs9iq
— cedro (@jun40vn) February 25, 2021

White box Cartoonization で、実写動画をアニメ動画に変換してみる

ブログ：https://t.co/ndcaxj9Gl9 pic.twitter.com/nDMAnVxWAY
— cedro (@jun40vn) December 7, 2021

White box Cartoonization で、実写動画をアニメ動画に変換する

1.はじめに

2.White box Cartoonizationとは？

3.コード

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