検閲された画像を機械学習アルゴリズムで復元する DeepCreamPy 34
ストーリー by hylom
分かりやすい応用例 部門より
分かりやすい応用例 部門より
masakun曰く、
ある方のTwitterで知ったが、修正された工口画像を機械学習アルゴリズムを使って復元するツールDeepCreamPyがGitHubで公開されているそうだ（Motherboard）。
GIMPやPhotoshopなどを使って修正された領域を緑色に塗りつぶすと、ニューラルネットワークが修正された領域を埋める処理をするというもの。DeepCreamPyはすでに1万回以上ダウンロードされており、redditには使用前後の画像も多数アップロードされているようだが、復元がうまくいっているかどうかは各自の判断にゆだねたい（なお「よそからリンクを貼り付けるというのは、公然陳列行為そのものだ」という見解もあるので、redditへの直接リンクはしない）。
バター (スコア:3)
本気で信じてる奴がいた。
印刷で黒塗りなんだから。
＃竹やぶから供給。まだ「モザイク」がほぼなかった時代。
Re:バター (スコア:2)
伝聞(あるいはさらに伝聞の伝聞)を語られたことならある。高校生の頃。
自身の知見に照らしてその説明は妥当でないと判断したので追従しなかった。
自分でどうこうじゃなくて、人々をオーガナイズしてたとえば自校または
市内の他の高校の生活科学部あたりに持ち込み研究題材ネタとして追試させる
くらいの社交性が当時あったらよかったのかもしれない。
当時も今もぼっちなわたし。
Re:バター (スコア:2)
本国では黒塗りなどは当然なかった。
Re:バター (スコア:2)
なるほど、竹やぶには落ちてないから、理解できないかったんだ。
Re:バター (スコア:1)
デジタルで統一されていなかった昔は原稿から4色(CMYK)の網点分解した後で加工して編集するって場合がありました。
で黒の版だけいじって該当箇所をベタとかにする。その場合CMYは原稿のままだからもし黒だけ除去できれば画像が判る。
ということで、完全に嘘ということでもないです。
名前が酷すぎる (スコア:1)
もう少し品のある名前は付けられなかったのだろうか…
Re: (スコア:0)
アホなツールに品のある名前を付けてどうするのさ。
Limitations より (スコア:1)
It does NOT work with:
- Black and white/Monochrome image
- Hentai with screentones (e.g. printed hentai)
- Real life porn
- Censorship of nipples
- Censorship of anus
- Animated gifs/videos
まだまだ改良あり？
多分最も多い使用方法は (スコア:0)
エッロ
Re:多分最も多い使用方法は (スコア:4, 興味深い)
いや、もう「DeepCreamPy [google.com]」という名前からしてもう…さすがPythonで作られたツール [hatenablog.com]としかいいようがない…
#水玉ツール [gigazine.net]と組み合わせるとすごいことになりそう。
使用するというのなら想像力が欠如していまーす (スコア:2)
いやータレコミを書くときに参照した Motherboard の記事に
とあった。
細かいモザイクやぼかしなら色や大きさのヒントの余地もあろうが、イラストに小さな黒いバーが書き加えられている場合、機械学習アルゴリズムとやらはどうやって描いた奴の意図を汲み取るのだろうと頭をひねった。
スラド読者ならソースコードを理解できる人も多いだろうから、だれかｋｗｓｋ解説してほしいｗ
モデレータは基本役立たずなの気にしてないよ
Re:使用するというのなら想像力が欠如していまーす (スコア:2)
ポインタをロストしているが、画像の学習で、クリップした顔からバストアップまでを推定するのをやってる人のページがあったな
ようは、肌の色からの推定や形状の学習での補完ができれば、そこそこは可能なんじゃないか?
# 女性のおまたを学習して、口で補完するほどアホではないだろう、くらい
M-FalconSky (暑いか寒い)
Re: (スコア:0)
学習データによってはフタナリ補完するようにもなるということか
Re:使用するというのなら想像力が欠如していまーす (スコア:2)
モザイクはある程度まではモザイクなしの状態に持っていけるはずだ。
と力説していた教師が居たなぁ。
斜めに修正が入るとほぼ不可能になるとかなんとか。
Re:使用するというのなら想像力が欠如していまーす (スコア:2)
＞モザイクなしの状態
視野が欠けてモザイクの領域が見えていないことにすら気が付いていないという
糖尿病黄斑浮腫みたいな見え方が実態だったりして。
もしそうだったら怖いなあ。
Re: (スコア:0)
アプコンとか超解像というやつですな
斜めというのはわからん
Re:使用するというのなら想像力が欠如していまーす (スコア:2)
「斜めとか直線以外の画像要素が残っていれば」とかだったかなぁ。
20年以上前に聞いたんで色々とうろ覚え。
# FLMASKとか登場以前だった。
Re: (スコア:0)
童貞「ほほう、こうなっているんですね」的な?
Re: (スコア:0)
ソースコードは読んでいません。機械学習の一般論としての話です。
細かいモザイクやぼかしなら色や大きさのヒントの余地もあろうが、イラストに小さな黒いバーが書き加えられている場合、機械学習アルゴリズムとやらはどうやって描いた奴の意図を汲み取るのだろうと頭をひねった。
イラスト単体からではなく、学習に使った画像（でそのイラストに似ているもの）を使って補完するのだと思います。
ものすごく単純化すると、消去された部分に何が書かれていたかは考えずに、消去された周りの部分に似ている画像を探してきて、消去された部分にその画像をあてはめる感じです。
首から下が消された顔だけの画像から全身の姿を復元するとき、夏服を着た画像だけで学習したツールを使えば、夏服を着た姿が復元結果として現れるし、冬服を着た画像だけで学習したなら、冬服を着た姿が復元されるのだと思います。
Re: (スコア:0)
個人的にはブロックノイズ化した動画の修正に使えないかなぁと
# 台風の時は悲惨だったので
いいか (スコア:0)
女優のポートレイトには使うなよ、絶対に使うなよ
自動補完≒コラージュ (スコア:0)
こーゆーのが趣味の人には作業が捗るのではないでしょうか。
自動彩色と同様に使う人のセンス次第
# ということにしておこう
Re: (スコア:0)
ツルペタでたっぷり学習させたあと、
既存のバイーンモジャモジャな画像を塗りつぶして再生させれば、
ツルペタ画像が大量生産できる、という奴ですね。
昔の日本製18禁アニメ (スコア:0)
海外版では修正も無いんだけど、消される事を前提に修正が無くても雑にゴニョゴニョっとそれっぽい物が描かれているだけとか結構あったけど。
今はそういうイラストのサンプルがいっぱい手に入るから、学習させられるんだろう。
もう、何が猥褻なのか？公序良俗に反するのか？とか訳が判らなくなる。
Re: (スコア:0)
隠蔽は、悪だ!!
知る権利は憲法に保障されているッ!!
修正された領域を緑色に塗りつぶすと (スコア:0)
なんでこんな人手間をかけさせるんだろう。
モザイク部分かどうかなんてそれこそ機械学習で判定できるだろ。
そして動画にも対応してくれ。それでやっとモノの役に立つ。
Re: (スコア:0)
チェッカーフラグの写真はどうするんや？
Re:修正された領域を緑色に塗りつぶすと (スコア:1)
ニャル子の工口画像に置き換わります。
Re: (スコア:0)
そう思う人間が、そういうのを作ればいい。期待してるぜｗ
FLMASK (スコア:0)
FLMASKとどっちが優秀?
Re: (スコア:0)
FLMASKは元の画像の情報が残っているからほぼ完璧に復元できる。
JPEG画像の場合は圧縮ノイズの影響で少し劣化したりするが。
Re:FLMASK (スコア:2)
機械学習で戻すツール（サービス）も同様に猥褻物陳列罪になるのだろうか。
国外ならいいのかな。
Re:FLMASK (スコア:1)
FLMASKの時に、多数の第三者のWebページの公開されてるデータを暗号キーとして（単純なXORでもいい）
処理したものをアップしたら猥褻物陳列罪になるのかと、
複数のデータがないと復元できないが、そのデータは第三者がアップしたものだし、第三者なら無罪だと思うが
本当に第三者なのかどう判断するのか、最後にアップしたデータの人が主犯だろうが、どう判定すればって…
全然使い物にならない（何の？ (スコア:0)
1) 二次絵(いわゆるHeitai絵)にしか使えないモノやんけ。
2) redditにあった、「適用事例」を見てみたが、欠損部分は得体のしれない様相の「肉」で埋められていた。
いったい何を学習させたんじゃい。
3) 自分でも試してみようとダウンロードしたが、実行してもTensorflow周りのモジュールが見つからんという
エラーメッセージが出て、うまく動かない。