
TensorFlowのMagentaで高速に画風変換してみた
Magentaで画像の高速スタイル変換ができるようになったというニュースがあったので、Magentaの公式Dockerイメージをダウンロードして試してみました。
機械学習(特に、ディープラーニング(深層学習))、データサイエンスに関する情報を紹介
Magentaで画像の高速スタイル変換ができるようになったというニュースがあったので、Magentaの公式Dockerイメージをダウンロードして試してみました。
Real-Time Style TransferのTorchによる実装「fast-neural-style」で、画像の高速スタイル変換を試してみました。
ビデオを名画風に変換するといえばartistic-videosが有名ですが、やはり処理時間が気になります。この記事では、chainer-fast-neuralstyleでビデオの高速画風変換を行ってみました。
ビデオを名画風に変換するartistic-videosを試してみました。前回の記事で環境構築したartistic-videos(とTorch(torch7-nv))を使用します。
ビデオを名画風に変換するartistic-videosを試すために環境を構築してみました。artistic-videosは、論文"Artistic style transfer for videos"のTorch実装です。
Real-Time Style TransferのChainerによる実装「chainer-fast-neuralstyle(7月19日版)」で、画像の高速スタイル変換を試してみました。
NVIDIAのMachine LearningリポジトリでUbuntu 14.04にインストールしたTorch(torch7-nv)にcudnn.torchをインストールして、cuDNNに対応させてみました。
NVIDIAのMachine LearningリポジトリでUbuntu 14.04にインストールしたTorch(torch7-nv)で、画風を変換するneural-styleを試してみました。
DMLCが開発しているDeep Learningフレームワーク「MXNet」をUbuntu 14.04にインストールして、画風を変換するNeural Artを試してみました。
Ubuntu 14.04にインストール(/アップグレード)したChainer 1.7.1で、chainer-goghを試してみました。