米BuzzFeedのデータサイエンティストMax Woolfさんがつくったポケモン生成AIを見つけ完成度の高さに感動し、つくり方を聞いてみました。
ポケモン生成には「ruDALL-E」というAI技術をつかっているとのことで、簡単に言うと「言葉」を入力し「画像」を出力することができるようです。ruはロシア語を入力するということです。
この技術がオープンソース化されており、なんと２クリック（しかも無料）でできてしまうのでやり方をご紹介します！誰でもできるといっても過言ではないと思うので、是非やってみて下さい👍
AIポケモン生成のやり方
- Google chrome、Microsoft EdgeなどのブラウザからGoogleアカウントにログインする
- このサイト（Google Colab Notebook）へアクセスする
- 「▷」ボタンが２か所あるのでそれを上から順番にクリックする
とりあえずポケモンを生成するためには↑の３ステップを実施するだけです👍
それでは詳しく説明していきましょう！
※機械学習やディープラーニングの処理が初めての人向けに説明していくので、詳しい方はスキップいただいても大丈夫です。
- Googleアカウントへログイン
Google Colaboratory（略称: Google Colab）をつかってポケモンを生成していきます。Google ColabをつかうためにGoogleアカウントへのログインが必要になります。基本無料でつかえますのでご安心ください！
アカウントの作成方法はこの辺りを参考にするとよいかと。
Google Colabはブラウザ上からPythonを実行できるwebサービスでディープラーニングのような重い処理がハイスピードで行える GPUをつかうことができます。 「ruDALL-E」の処理は大変重たいのでGoogle Colabをつかうのをオススメします。
Googleアカウントへログインが完了したら次へ進んでください↓
- Google Colab Notebookへアクセスする
Max Woolfさんが つくったNotebookへアクセスします↓
こんな感じで Max Woolfさんがつくったポケモンが出てきたと思います。
このページへアクセスできればOKです！
- 「▷」ボタンが２か所あるのでそれを上から順番にクリックする
ページをスクロールしていき、↑図の部分を見つけてください。赤い四角の部分を上から順にクリックすればOKです。
クリックしてからポケモンが生成されるまで１０分程度時間がかかります。気長に待ちましょう。
いかがでしょうか。生成できましたでしょうか。ちなみに「▶ Generate the Pokémon!」をもう一度クリックすると別のポケモンを生成することができます。面白いポケモンが出てくるまで試してみても良いかもしれません。
また、images_per_row、num_rowsというスライドバーがあると思います。
- images_per_row：一列に生成するポケモンの数
- num_rows：列の数
生成数を調整できますので、時間がないかたはスライドバーを左側へ寄せると良いと思います。
興味を持っていただけた方👍Google ColaboratoryでPythonのプログラミング入門はオススメです。是非、これを機にディープラーニングをやってみましょう！
いろんなタイプのポケモンを生成してみる
- Colab Notebookのコードを表示
- ロシア語でポケモンのタイプを入力
- ▶でポケモン生成を実行
この手順で自分の好きなタイプのポケモンを生成することができます！
- Colab Notebookのコードを表示
- ロシア語でポケモンのタイプを入力
赤枠の部分が 「ruDALL-E」の入力である言葉です。言葉を入れて、それに合った画像を出力してくれます。
ロシア語で入力するところがポイントですが、私はDeepLをつかって日本語→ロシア語翻訳しました。
でんきタイプのポケモンを入力してみます。「Покемон электрического типа」
何となく電気タイプ？なポケモンが生成されます。ポケモンのタイプは２種類入れても大丈夫です。たとえば、ゴースト・ドラゴンタイプ「Покемон типа призрака и дракона」を入れてみます。
生成してみたポケモンたちをご紹介
みずタイプ
ほのおタイプ
フェアリータイプ
ドラゴン・ほのおタイプ
ノーマル・ひこうタイプ
でんせつポケモン
結構それっぽいのが出てくるんですよね！面白くて永遠とやってしまいそうです。
簡単にできるので皆さんもいろいろ試してみてください。面白いのができたらシェアお願いします。
これをつくった Max Woolfさん本当にありがとうございました。
画像生成の技術ご紹介
FarmLでは「DALL-E」のような画像生成系タスクをいろいろ試しています。ディープラーニングに興味がある方、一緒にやってみましょう。
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