Deep Learning Day 2018に参加してきた
１月２０日土曜日にDeep Learning Day 2018に参加してきました。
私が発表した内容については前の記事に書いたとおりです。
Deep Learning Day 2018とは
「先端人工知能II」という授業の最終成果発表会です。この講義は、公開講義になっていて社会人の人も「Deep Learning応用講座」という名前で受講することができます。ただし、対象は「先端人工知能論I（Deep Learning 基礎講座）」を受講済みの人なので注意してください。
一授業の最終成果発表会とはいえ、秋葉原UDXの会場を借りて、Deep MindやFacebook AIの人が基調講演に来てくださり、昼食・夕食も出る強いイベントです。"金"って感じでした。
発表
すごく面白いものを作っているチームがたくさんあったので私の印象に残ったものをいくつか紹介したいと思います。
①Deep Quoridor
このチームはコリドールというゲームのAIを作っていました。ボードゲーマ（ガチではない）の私は、もともとこのゲームをしっていたので中間発表で話を聞いた時から面白そう！と思っていました。ただ、コリドールのAIは調べると既に作っている人がいた(Quoridor AI)のでそのへんどうなのだろうと思っていました。
実際にDeep Quoridorのデモを試してみると、Deep Quoridorのほうが既存のものよりもレスポンスが早いと感じました。また、UIも綺麗だと思います。どちらのほうがAIとして賢いのかはわかりません・・・・。どちらのAIにも私は勝てないのでwww気が向いたら、この２つのAIを直接対決させてみたいと思います。
②画風変換を駆使した顔はめパネル
漫画の主人公とかの美少女の顔はめパネルとかあると思いますが、せっかく顔はめして体と雰囲気は美少女になったのに、顔だけ元のままだと浮いちゃうし悲しい！みたいなのを改善してくれるものです（？）
顔の部分をパネルの画風に合わせて良い感じにしてくれます。
また、背景も絵風に変換してくれるので、実世界で顔はめしてとった写真から実際の漫画やアニメのワンシーンみたいな画像が生成できます。
③ANIBODY
人の動きに合わせてアバターをうごかせるようにしたものです。
発表の際レイテンシに気をつけたと強調していましたが、アイドルが複数人で踊っているような動画に対しても、ほぼレイテンシなく人数分のアバターを踊らせることができてました。
④俳句ジェネレーター
画像を与えると、それに合うような俳句を出力してくれるというものです。
正直言って、それほど精度はよくなかったです。575になっていない、季語が入っていない、日本語として意味がとれないというものも多々生成されてしまっていました。
ですが、私がためした卵かけご飯の写真ですごく良い感じなのが生成されて作成者の方もたまたまだと言っていて面白かったです。
⑤子供ジェネレータ
男女の顔写真を与えると、推定される子供の顔写真を生成してくれるものです。
テーマを聞いた時は、なんだよくあるやつか。と思っていたんですが、結構クオリティが高くて面白かったです。
会場にいた人はほぼ男性だったので、会場ではガッキーの写真と合成するデモをやっていました。
試してみますか？といわれて、思わず「えぇぇぇぇ、私とガッキーを合成するんですか・・・・？」となってしまいました。
だって、単純計算で2 * (子供の顔面偏差値) - (ガッキーの顔面偏差値) = (私の顔面偏差値)じゃないですか・・・（顔面偏差値は線形ではないのでは？とかそういう議論はいらない）。もし生成された子供が可愛くなかったら、完全に私のせいじゃないですか・・・。
冷静に考えると、別にそれは私が男であってもそういうことだし、それはそうって感じなんですが、別にガッキーとの合成じゃなくてもデモできるとのことだったので、デモしてくださってた方と私の子供の顔を生成しました（笑）
会場がちょっと暗めだったのか、生成された画像も暗っぽくなってしまいましたが、わかる〜って感じの画像生成されました。生成される子供の年齢をいじることもできます。
デモはJupyter Notebookでローカルで行っていたので、「こっそりいろんな人と試したいからぜひWebで公開して！」とお願いしておきました。
⑥FindVoice
ある人物の声のデータを約10分分与えると、それを学習し、動画などからその人物の発話シーンを検出することができるようになります。精度も非常に高くて素晴らしかったです。
Data Augmentationを駆使しているため、与えるデータ量も10分程度でいいという点が非常に実用的だなと思いました。
おわりに
面白そうだなと思った方はおそらく来年度も開講されると思うのでぜひ受講してみるといいと思います！
※アプリケーションの概要と公開されているリンクしか載せないようにしましたが、載せないで欲しいとか間違っているとかあれば編集するので教えてください。
