Intelligence本記事では、DragGANと呼ばれる機械学習手法を用いてGUIから画像を編集する方法をご紹介します。Manipulation技術です。従来技術では、手動で付与した注釈によって、GANを制御しており、柔軟性に欠けることがありました。approachの2つの主要コンポーネントにより柔軟な画像操作を実現しています。詳細はこちらの論文をご参照ください。本記事では上記手法を用いて、DragGANによる画像操作を行います。デモ(Colaboratory)それでは、実際に動かしながら画像操作を行っていきます。ソースコードは本記事にも記載していますが、下記のGitHubでも取得可能です。Colaboratoryで開くこともできます。このデモはPythonで実装しています。Pythonの実装に不安がある方、Pythonを使った機械学習について詳しく勉強したい方は、以下の書籍やオンライン講座などがおすすめです。本記事では、現役機械学習エンジニアとして働く筆者が実際に読んだ書籍の中でおすすめの書籍をレベル別に紹介しています。本記事では、機械学習エンジニアとして働く筆者が、AI・機械学習をまったく知らない方でも取り組みやすいおすすめのオンライン講座をご紹介しています。環境セットアップそれではセットアップしていきます。Colaboratoryを開いたら下記を設定しGPUを使用するようにしてください。初めにGithubからソースコードを取得します。1a2d37d03ded94fea3caa6e1eda99e60a9980b23次にライブラリをインストールします。Pillow==9.5.0以上で環境セットアップは完了です。Colabにダウンロードします。DragGANそれでは、DragGANを動かしていきます。以下では、Gradioを用いてWebアプリを起動しています。URLにアクセスします。アクセスすると以下のようなDragGANによる画像編集が可能なWebアプリを操作できます。操作方法はこちらなどをご参考下さい。以下は、口角を操作してみた結果です。まとめ本記事では、DragGANを用いた画像操作の方法をご紹介しました。ライセンスの問題がクリアされれば、商業的に様々なアプリケーションに利用されそうです。本記事では、機械学習を動かすことにフォーカスしてご紹介しました。学術的に体系立てて学びたいという方には以下の書籍などがお勧めです。*このブログについてホームサイトマップTeDokologyTeDokology。