ポケモン全種類の画像データをAIに学習→生成させてみた結果…⁉ 一見するとそれっぽいけど、よく見るとカオスな生物が多数誕生してしまう
今回紹介するのは、ぷらぐら/ゆっくりプログラミングさん投稿の『ポケモン全種類をAIに学習させたらどうなるの？』という動画です。
投稿者メッセージ（動画説明文より）
GANは奥が深い…
「機械学習」とは、データの分析方法の一種で、機械にデータを読み込ませて経験・学習させることで、隠れたパターンを見つけ出すこと。
今回は、ポケモン全種類の画像データを機械に学習させた後に、新しいポケモンの画像を生成させてみるとのことです。
機械学習では、「画像データを学習することで、実際には存在しないデータを作成したり、実際に存在するデータの特徴に沿って内容を変換したする」というものになります。
用意したポケモンの画像は「Kaggle」と呼ばれるデータサイエンスや機械学習を行なう人たちが集まるサイトからポケモンの画像を用意します。
画像は898種類、合計で2500枚ほどの画像を使用。さらにアルセウスで追加される予定のポケモン3種類を含めて合計901種類となります。ヒスイのすがたを除けば現時点での全てのポケモンを用意したとのことです。
続いて、「GoogleColab」というGoogleのサービスを使用してAIの学習を行ないます。
これは無料でも使えるサービスとのことですが、投稿者さんいわく、「AIの学習はかなり時間がかかる」「無料版だとしばらく接続していると勝手に切断されてしまうことがある」とのことで、今回は「接続を長時間切れにくする」ため、月額1072円のプランに課金したそうです。
実際に、1時間ほど学習を行ないました。結果の方は……。
約1時間後の学習結果がコチラ。見た感じよく分からないものが出来上がっていました。まだまだ発展途上の様です。
ここからさらに約18時間学習を行ないました。
約18時間の結果がコチラ。先ほどとは違って、形も配色もポケモンらしき姿に見える画像が多く見られます。
少し小さめの画像にすれば、なんだかポケモンの画像っぽく感じられそうなくらいの出来になっています。
そしてさらに学習を進めていきます。今度は約50時間の学習を行ないました。
約50時間後の学習結果がコチラ。先ほどのものと比べて少し精度が上がったように見えます。
18時間と50時間を比較したのがコチラ。
その後も機械学習を続けたそうですが、これ以上のクオリティにはならなかったそうです。ポケモンのデザインを簡単にマネすることができないようです。
最後に今回の学習経過をダイジェストでご紹介します。
ところどころそれらしく見える画像もあり、今後機械学習が進歩したら魅力的なポケモンに出会えるかもしれませんね。
そんなポケモン機械学習の詳細や過程が気になる方は、元動画をご視聴ください。
視聴者のコメント
顔面の崩れ方がホラーすぎる
ヒェッ
ポケモンぽい色にはなってる
初代を引きずってブラッシュアップするから、70000step
▼動画はこちらから視聴できます▼
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