簡単で強力なニューラルネットワークを使用して顔写真を漫画化してみる

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4年前

この記事は、Heru Susanto氏のブログの抄訳です

このwikiに基づいた情報ですが、畳み込みニューラルネットワーク（CNN、または ConvNet）は、ディープニューラルネットワークの一種であり、最も一般的では、視覚画像の分析等の分野に利用されています。シフト不変または位置不変の人工ニューラルネットワーク（SIANN）とも呼ばれています。

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畳み込みニューラルネットワーク？なんだか難しそうですが・・・？

朗報です。DeepAI.orgはCNNにアクセスするためのAPIを提供していますので、それを使用して素早くアプリケーションを作ることができます。このブログでは、その方法についてご紹介いたします。

DeepAI APIを利用するためには、https://deepai.org へサインアップしてください。

サインアップが完了すると、下図のようにapi keyが取得できます。これはユーザー固有のIDで、Toonify APIへアクセスするためには、このapi keyが必要になります。

Toonify APIへアクセスすると、畳み込みニューラルネットワークを使用して、どんな顔の写真でも、人工知能で瞬時にカートゥーン(漫画)な画像に変換されます。

詳しくは、以下のToonify API のドキュメントを参照してください。

curlコマンドを利用してDeepAI APIにアクセスするためのエミュレートが行えます。これが最も簡単な方法です。

[crayon-6740816f465fe631406397/]

これと同じ事をDelphiでコーディングすると、以下のようなコード例になります。

[crayon-6740816f46606357145586/]

上記のコードは、Toonify APIへアクセスし、渡した元の画像の出力結果をJSON形式で取得しています。取得したJSONデータは、以下の通りです。

[crayon-6740816f46608720107823/] 取得したJSON出力のデータの中には、output_urlという項目があり、これは元画像を漫画加工されたJPEG画像のURLです。

せっかくなのでoutput_urlの画像をダウンロードし、TImageコンポーネントで表示できるように変換してみましょう、そのコードは以下の通りです。 [crayon-6740816f4660a875448493/]

以下は、DeepAI APIを使用して、元画像データを漫画化および取得した画像データを表示するDelphiアプリケーションの全ソースコードです。

[crayon-6740816f4660b407358151/]

このブログで紹介したDelphiのFMXアプリケーションのプロジェクト一式は、以下のGitHubからダウンロードできます。

このサンプルプロジェクトをビルドして実行すると、こんな感じです。

上記は、このブログの作者であるHeru Susanto氏の写真を漫画化した例です。どうでしょう? 元の雰囲気は残っているような・・別人のような(笑)

皆さんは、いかがでしょうか? 　

もし興味がございましたら、是非試してみてください!!