updated at 2019-01-07


実証実験シリーズ

身近な課題をAI(人工知能)やデータを活用して解決する試みです。
数式やコードを使った小難しい解説はしません。

項目

AIを使ってゲームの素材を作る(その1)

AIで創作物を作る

AIで生成物を作る方法はアルゴリズムによって異なりますが、サンプリングとマッピングから成るモジュールを機械学習で作っていくのが、だいたいの流れです。

今回、挑戦するのはゲームでお馴染みのドット絵です。
ドット絵は、エディタを使って、1ピクセルずつ色を埋めて絵を作っていくのが正しい描き方です。
地道で根気がいる作業なのでAIに描いて貰う方法を模索します。

やりたいこと

カメラで撮影した写真をドット絵風の画像に変換して手軽にゲームの素材を作る。

イメージ

右のケーキのドット絵はピクセルガローさんフリー素材です。
https://hpgpixer.jp/

目標の確認
既に、ドット変換アプリやWebサービスなるものがあったので、試してみた。

元の写真 加工例1 加工例2


元の写真


加工例1


加工例1

コレジャナイ感が有ります。
要するに、ドット絵風の画像にする為には、 色数や画素数を下げる画像処理では無く、 デフォルメを含む変換が必要なのでは無いかと思われます。

実験1「ドット絵を作成する」

別名「image to image(画像から画像)」とも呼ばれる GAN(敵対的生成ネットワーク)の派生アルゴリズムを使って、写真の変換を試みます。
この方法では、生成ネットワークに対して、乱数(ランダムな数字)と入力値(この場合は写真)を与え、出力画像が目標(ドット絵)に近づくように学習します。

学習用データ80セットで丸一日学習させた結果

テスト用画像(元の写真)

テスト用画像(変換後)

滲んだだけのような・・・・

実用サイズに縮小しても、

クイズ「左は何バーガーでしょうか?」

ぐらいにしか使えません。

実験1は没です。
データを増やしたりパラメータを触ると改善が期待できそうな気配もしますが、
とにかく、この方法は学習用の画像のセットの用意に非常に手間がかかる為、保留にします。

実験2「写真をドット絵に変換する」

Style Transferと呼ばれる方法を使用すると、 AIを使って画像から特徴量をスタイルとして抜き出して、他の画像に転用することが出来ます

下記のサイトでは、アップデートした画像でStyle Transferを試すことが出来ます。(変換できる画風は限定)
https://deepart.io/

AIに創作させた結果

Style Transferを使って、ドット絵から特徴量を抜き出して写真に適応させた結果がこれ

左側の木が写真を変換して作成した素材ですが、変な木です。

Style Transferは、元の画像から作成したテクスチャをターゲット画像に適応させているだけなので、加工効果が限定的です。

ドット絵感を出す為に、さらに試行錯誤は必要ですが、実験1と比較すると、変換に必要な時間は10分の1、 かつ、機械学習用データの前処理が不要になるので、実用的と言えます。

Copyright Md.lab All Rights Reserved