画像のチャネル数をRGB3チャネルに変更しカラー画像バージョンに改造して、猫画像でさらに生成実験を行ってみましたが、、、
上段が本物画像、下段が生成画像です。
う～ん、もやっとした感じのものしか生成できませんでした。
入力するベクトルの次元や、エポック数を調整してみたのですが、うまくいきませんね～。
もう少し、シンプルな画像で学習をさせてみようと、Kill Me Babyデータセットからソーニャというキャラクターの画像を使って学習・生成させてみました。
☆Kill Me Babyデータセット
Kill Me Babyというアニメの公式サイトで配布されているアイコンデータから作られた画像データセット。AI関連の学習に使うのに便利。
う～ん、キャラをだいぶ再現できてきましたが、まだノイズだらけ、、、。
ちなみに、入力ベクトルの次元は30に設定したので、30個の数値から画像を生成しております。
GANは難しいですね～
エポック数を増やして一晩学習させたら、同じような画像ばかり生成するようになってしまったり（いわゆるモード崩壊）、入力ベクトルの次元を増やしたら、なんだか画像がノイズだらけになってしまったり、、、。
いい感じにGeneratorとDiscriminatorをバランスよく学習させないといけないそうですし、、、。
GANは新薬の分子構造の候補を生成させることで、創薬に使われてるようです。
現場では、、、何に使えるかな？
