Bash on Ubuntu on Windowsでsiggraph2016_colorization を動かすまでのチュートリアル

白黒画像を人工知能(AI)でカラーに着色するプログラム、siggraph2016_colorizationをBash on Ubuntu on Windowsで動かすまでの作業メモです。
手軽に試すことが出来るwebサービス公開されていますが、共用サーバーであるために白黒動画を1本まるまるjpgに落として、バッチで3万枚処理させたい等、あまり無茶な使い方はできません。

ローカルに作業環境を作ることで、マシンパワーの許す限り好きなだけ試すことができます。

とりあえず以下のパッケージが必要なのでインストールします。

  • Torch7
  • nn
  • image
  • nngraph

必要なパッケージのインストール

事前準備

まずはapt-getを最新のものに更新します。

apt-getの最新化

sudo apt-get update

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gitのインストール

通常は既に入っていることも多いですが、gitも最新のものに更新します。

sudo apt-get install git

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Torch7のインストール

基本的にTorch7のページの冒頭にある通りでインストールが完了する。

git clone https://github.com/torch/distro.git ~/torch --recursive
cd ~/torch; bash install-deps;
./install.sh

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インストール後、.bashrcにパスを追加していいか聞かれるが、当然yesと入力する。

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.bascrcに追加された設定を読み直してくれないので手動で読み込み直す

source ~/.bashrc

nn のインストール

nnはTorch7用の画像処理パッケージで、Torch7の専用コマンドを使ってインストールしていきます。

luarocks install nn

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インストール後、特に選択肢はありません。

imageのインストール

imageは文字通りTorch7用の画像処理パッケージで、Torch7の専用コマンドを使ってインストールしていきます。

luarocks install image
image

インストール後、特に選択肢はありません。

一応動作確認。
luajit -limage -e “image.test()”

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nngraphのインストール

Neural Network Graphを構築するパッケージです。

こちらはapt-getでインストールするタイプのパッケージです。

sudo apt-get install graphviz –y
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siggraph2016_colorizationのインストール

gitコマンドでパッケージを取得する。

git clone https://github.com/satoshiiizuka/siggraph2016_colorization.git ~/siggraph2016_colorization --recursive

image

モデルデータのダウンロード

cd siggraph2016_colorization/
./download_model.sh

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動作確認

元画像

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グレースケール変換

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これを Windows側の、D:\tmp\monoimage.jpgとして保存。

siggraph2016_colorizationで着色

th colorize.lua /mnt/d/tmp/monoimage.jpg ~/colorimage.jpg

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Windowsから確認

explorerに以下のアドレスを入力すると簡単に辿ることが出来る

%USERPROFILE%\AppData\Local\lxss\home\

イメージはこんな感じになりました。

image

バックの雑草への着色はいいですが、花のピンク要素はどこ行った?
ヒントを与えると着色できるといいですね。

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