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

コメントを残すコメントをキャンセル

ABOUTこの記事をかいた人

NEW POSTこのライターの最新記事

smooth infinite zoomで文から動画を生成する

Hard Prompts Made Easyで、画像生成AIのpromptを…

Instruct-pix2pixで、画像を文で編集する

Tune-A-Videoで、文から動画を作成する

最近の投稿

最近のコメント

アーカイブ

カテゴリー

メタ情報

1.はじめに

2.White box Cartoonizationとは？

3.コード

コメントを残す コメントをキャンセル

RECOMMENDこちらの記事も人気です。

Toonify Youeselfで自分の顔をリアルなアニメ顔に変換する

keras seq2seq でチャットボットをやってみる

PyTorch 文章から画像をサクッと生成してみる

SONY Neural Network Console でメガネ女子のメ…

SONY Neural Network Console に待望のサンプル…

LightWeight_GANで、新しいラーメンを創作してみる

PyTorch 学習済みモデルでサクッと物体検出をしてみる

OpenPoseで、複数人を同時にモーションキャプチャーしてみる

ABOUTこの記事をかいた人

NEW POSTこのライターの最新記事

smooth infinite zoomで文から動画を生成する

Hard Prompts Made Easyで、画像生成AIのpromptを…

Instruct-pix2pixで、画像を文で編集する

Tune-A-Videoで、文から動画を作成する

最近の投稿

最近のコメント

アーカイブ

カテゴリー

メタ情報

コメントを残すコメントをキャンセル