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全部、すぐに分かりましたが、人工知能や自動生成の問題と言うより、学習の問題のような気がします。元のデータがサイトから自動で引っ張ってきたものなので、不適切なデータ(明らかにおかしな物や、タッチが独特過ぎるもの、服装が奇抜すぎるもの等)が混ざっているというのが1点。人の手で元データを選別するだけで、大分まともになりそうな気がします。後は、追加学習をしていないのが1点。例えば、生成された絵を違和感が無い様に、イラストレーターが手直ししたのを、1000点位追加学習させるだけで、殆ど違和感はなくなるんじゃないでしょうか?このプログラムはあくまでプログラムがメインで、学習は取りあえず動くようにしたと言った程度(サイトのデータを一括で食わせただけ)なので、この結果を持って、人工知能や自動生成の評価は難しいかと。元のイラストを同系統の人毎に学習させるだけでも、実用レベルに行くんじゃないでしょうか?
確かに自分で絵をたくさん描いてそれを学習させ、出力したものを少し手直しすれば、実用化できそう。
ただ問題は、この方法だと同じアングルの絵しか出来上がらないってことかな。キャラデザを自動化するのには役立ちそうだけど、出力をそのまま作品として発表するのは難しいのでは。
川三番地…
こういうのはアニメ制作会社のインハウスソフトで既に存在しそうな気が
手で殴り書いたスケッチをスキャナ取り込みインハウスソフトで自動処理し、粗く整形絵のクオリティをスケッチレベルからラフレベルに上げる校閲部署に回し、人物や背景のレイアウトを確認OK出たら次の工程へ回す
みたいなワークフロー絵の品質向上ではなく、作業時間短縮のために使うツールみたいなのを想像しましたけど
眼とか輪郭見れば分かるから、学習の癖みたいなもんが出てるんですかね。
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人生の大半の問題はスルー力で解決する -- スルー力研究専門家
学習の問題 (スコア:1)
全部、すぐに分かりましたが、人工知能や自動生成の問題と言うより、学習の問題のような気がします。
元のデータがサイトから自動で引っ張ってきたものなので、不適切なデータ(明らかにおかしな物や、タッチが独特過ぎるもの、服装が奇抜すぎるもの等)が混ざっているというのが1点。人の手で元データを選別するだけで、大分まともになりそうな気がします。
後は、追加学習をしていないのが1点。例えば、生成された絵を違和感が無い様に、イラストレーターが手直ししたのを、1000点位追加学習させるだけで、殆ど違和感はなくなるんじゃないでしょうか?
このプログラムはあくまでプログラムがメインで、学習は取りあえず動くようにしたと言った程度(サイトのデータを一括で食わせただけ)なので、この結果を持って、人工知能や自動生成の評価は難しいかと。
元のイラストを同系統の人毎に学習させるだけでも、実用レベルに行くんじゃないでしょうか?
Re: (スコア:0)
確かに自分で絵をたくさん描いてそれを学習させ、出力したものを少し手直しすれば、実用化できそう。
ただ問題は、この方法だと同じアングルの絵しか出来上がらないってことかな。
キャラデザを自動化するのには役立ちそうだけど、出力をそのまま作品として発表するのは難しいのでは。
Re:学習の問題 (スコア:1)
川三番地…
Re: (スコア:0)
こういうのはアニメ制作会社のインハウスソフトで既に存在しそうな気が
手で殴り書いたスケッチをスキャナ取り込み
インハウスソフトで自動処理し、粗く整形
絵のクオリティをスケッチレベルからラフレベルに上げる
校閲部署に回し、人物や背景のレイアウトを確認
OK出たら次の工程へ回す
みたいなワークフロー
絵の品質向上ではなく、作業時間短縮のために使うツールみたいなのを想像しましたけど
Re: (スコア:0)
眼とか輪郭見れば分かるから、学習の癖みたいなもんが出てるんですかね。