AI訓練の高速化・簡易化に期待
大量のデータを用いる代わりに、過去に習得した知識に基づいて新しい画像を生成するアルゴリズムは、AIの訓練をより速く、簡単なものにするだろう。
さっそく筆者自身も、妹が自宅でかわいがっているウサギの「ダッキー」の写真で試してみた。
結果、「クマになってもトイプードルになってもやっぱりかわいいなぁ…ダッキーは」と、デレデレが止まらない。どうやら綺麗に変換するコツは、できるだけ正面から撮影した写真を使うことのようだ。
自動運転車や介護ロボットなどの機械視覚への実際の活用はまだ先になるかもしれないが、今のところFUNITのアルゴリズムは、ペットの写真で楽しむのにもってこいのツールだ。
気になった方は、ぜひ下記URLからデモ版をお試しあれ。写真をアップロード (Upload) したら、顔の輪郭を四角で囲んで変換 (Translate) ボタンを押すだけで、かわいいペットが色んな動物した変身した姿に出会えるはずだ。
https://nvlabs.github.io/FUNIT/petswap.html
デモ版の操作を説明した動画はこちら↓
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