リカレントニューラルネットワークはプリキュアの続きを描くか?

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Image/Screenshot: ヤマダユウス型 via sketch-rnn

美しさと、データ予測を、レッツ・ラ・まぜまぜ!

昨今もっぱら自動着色が話題ですが、いずれは線画すらも自動化される日が来るやもしれません。Googleの人工知能部門Google Brainが、リカレントニューラルネットワーク(RNN)を用いたお絵描きサービス「sketch-rnn」を公開しています。

これは、ユーザーが描いている絵の続きを自動で描いてくれるというもの。一般的なディープニューラルネットワーク(DNN)が独立した状態に作用するのに対し、RNNは前後の時系列情報を扱えるネットワーク構造として利用されています。今まで描いた線から、これから描くであろう線を予測する、みたいな感じです。

この高度な技術が、果たしてプリキュアをどこまで認識するのか。レッツ・ラ・AIチャレンジということで、『キラキラ☆プリキュアアラモード』の妖精、ペコリンを描いてもらうとしましょう。

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Image/Screenshot: ヤマダユウス型 via sketch-rnn

まずはcat、pig、busといったモデルを選びます。このモデルがペコリンの造形をどのように受け継いで描いてくれるかがカギとなりますが、どうやら「precure」という項目はまだないようです。ペコリンは目が特徴的なので、「eye」を選択してみましょう。

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Image/Screenshot: ヤマダユウス型 via sketch-rnn

黒い線は僕が描いた線で、描いてからしばらく放置すると自動で数パターンの線を引いてくれます(違う色の線がそれ)。しかし。いくら待っても単眼になってしまうので、今度は「face」でも試してみました。

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Image/Screenshot: ヤマダユウス型 via sketch-rnn

顔のベースみたいな場所は認識してもらっているみたいですが、やはり左右のモコモコに引っ張られるんでしょうか、上手くセンターに来てくれません。でもこれはこれで嫌いじゃない。含蓄のあること言いそうです。

sketch-rnn predictorを使えば、描画のパターンを一覧で見られます。ちょっと描き心地が悪くなるものの、こっちの方が一気に見られて便利かも。

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Image/Screenshot: ヤマダユウス型 via sketch-rnn

rabitと間違えて「radio」を選んでしまいましたが、やはりモデルの選択はないがしろにしない方が良いみたいです。でも頭のホイップがラジオのアンテナに見えなくないか、厳しいか。

もうひとつの機能、sketch-rnn bus auto-encoderは描いたイラストに類似したイラストを0から描いてくれます。最後は期待を込めて、もう一度「face」でいってみましょう。

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Image/Screenshot: ヤマダユウス型 via sketch-rnn

うーーん。ペコリンはface以外のモデルの方が良いんでしょうか……。

このサービスの学習には、同じくGoogle Brainによる「Quick, Draw!」で集められた数多のイラストが使用されています。プリキュアイラストのデータが猫やバスくらい集まれば、PNN(プリキュアニューラルネットワーク)の構築も不可能ではないと思うので、頑張れビッグデータ。

最後に、モデルを「bear」にして『魔法つかいプリキュア!』のモフルンを描いてみました。

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Image/Screenshot: ヤマダユウス型 via sketch-rnn

なんとか胴体を描いてくれたみたいですが、アンニュイさがすごい。
人工知能に挑戦だ! 美術1の僕がAutoDrawでプリキュアを描く
VS人工知能。AIによる画像分析は人物をどう見ているのだろうか?

Image: ヤマダユウス型 via sketch-rnn, ©ABC-A・東映アニメーション
Source: sketch-rnn, sketch-rnn predictor, sketch-rnn bus auto-encoder, Quick, Draw!, キラキラ☆プリキュアアラモード, 魔法つかいプリキュア!

ヤマダユウス型

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