Introduction

ChainerのDCGANサンプルを実行してみた。
何も指定しないと自動でCIFAR-10のデータセットをダウンロードして学習と評価を行ってくれます。便利。

Resolution

ついでにChainer UIで可視化もしてみました。
gitソースからサンプルを実行する際は、インストールしたchainerとgitソースのブランチを合わせておきましょう。

taktak.jp
開発メモ その138 ChainerでDCGANのサンプル実行中に遭遇したエラー · A certain engineer "COMPLEX"
https://taktak.jp/2018/10/22/3221
Introductionchainerに付属している DCGAN(Deep Convolution Generative Adversarial Networks) のサンプルを動かした際のエラーについての対応メモ。 Resolutionbackend がない下記のエラーが出る。…

実行のコマンドは下記。規定では1000Epochで100iter/Epochになります。
ちなみにとてつもないサイズのファイルが大量に出力されるので空き容量には注意。

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$ python -i train_dcgan.py -g 0

可視化した結果。

  • 明るい赤 (Generator/Loss)
  • 暗い赤 (Discriminator/Loss)

になります。
Generator/LossがDiscriminator/Lossより一貫して高いの良い、という認識でOK?

cedro-blog
NNabla DCGAN 生成される顔画像を入力ベクトルでコントロールする（前編） | cedro-blog
http://cedro3.com/ai/dcgan-vector-control/
今回は、DCGANの推論実行時に、入力ベクトルを操作することによって、生成画像のカテゴリーをコントロールしてみます。「前編」は顔画像生成器の作成までやってみます。

下記は出力画像を連続したビデオにしてみたものです。