AI(機械学習) × イラスト リンク集

## 概要

特にコンピュータービジョンの分野についてのリンク集です.

春から卒業研究をする人や, この分野を学んでみたいけど応用対象が見つからない人などの参考になれば幸いです.

## ライブラリ

### [lbpcascade_animeface.xml](http://ultraist.hatenablog.com/entry/20110718/1310965532)

([lbpcascade_animeface · GitHub](https://github.com/nagadomi/lbpcascade_animeface))

アニメ顔検出の学習済みモデル. 多くの文献にて使われており, 精度も高いです. 

寺島ら[^1] によると, 様々な人によって描かれた一人, もしくは複数人のキャラクターが描かれているイラスト画像2635 枚に対して行ったキャラクター顔検出の性能は, 精度:約95%, 再現率:約52% となっています.

プログラム自体も数行で終わり, 導入も簡単であるため, ちょっとしたお遊びでも有用です.

実際に使用する際に, バウンディングボックスを1.5倍の割合でズームアウトさせることもあります.

### [illustration2vec](https://github.com/rezoo/illustration2vec)

イラストを入力とし，そのイラストに付与する画像タグを推定

データセットを作る際に利用されていたりします

### [Talking Head Anime from a Single Image](https://pkhungurn.github.io/talking-head-anime/)

([Demo · GitHub](https://github.com/pkhungurn/talking-head-anime-demo))

一枚のキャラクター画像だけで簡単な顔アニメーションを制作するシステム
概要については[YouTube](https://youtu.be/w_O6F1aPGS4)に日本語版の動画があるのでそちらを参照.
Demoを実行するための環境構築方法については[こちらの記事](https://qiita.com/tomato_/items/8176fa11f2751f2e992c)参照.

### [3D Photography using Context-aware Layered Depth Inpainting](https://shihmengli.github.io/3D-Photo-Inpainting/)

([Code · GitHub](https://github.com/vt-vl-lab/3d-photo-inpainting))

1枚の画像をもとに立体的な画像(実際にできるものは動画)を生成するシステム
対象は写真であるものの, イラスト画像にも適用可能
[Google Colab](https://colab.research.google.com/drive/1706ToQrkIZshRSJSHvZ1RuCiM__YX3Bz) にて動くコードが公開されているため, ボタン一つで試すことが可能

## 試せるサイト

### [MakeGirlsMoe](https://make.girls.moe/#/)

GANをもちいてキャラクターイラストを生成できるサイト

### [waifu2x](http://waifu2x.udp.jp/index.ja.html)

深層畳み込みニューラルネットワークによる二次元画像のための超解像システム

### [DeepAA on The Web](https://tar-bin.github.io/DeepAAonWeb/)

ディープラーニングを用いてアスキーアートを生成できるサイト

Qiitaの記事は[こちら](https://qiita.com/tar-bin/items/7493c7792dda87ff0e84)や[こちら](https://qiita.com/OsciiArt/items/325714d8ab3f2b482ced)参考

### [Google Cloud Vision API](https://cloud.google.com/vision/docs/drag-and-drop)
Googleが提供する画像周りのAPI
画像をドラッグアンドドロップするだけで試すことが可能


## リンク集など

### [私のブックマーク「コミック工学（Comic Computing）」](https://www.ai-gakkai.or.jp/my-bookmark_vol32-no6/)

人工知能学会のホームページ内にある「私のブックマーク」内の記事の一つ.

このページでは,

>コミック工学の概要については，文献 [2]，文献 [3] をご覧いただきたい．なお，コミック工学は特定の研究プロジェクトや特定団体が推進する研究を指すのではなく，コミックを題材とした研究を広く指す言葉である．また，本報告では，厳密にコミックを対象とした研究に限定せず，コミックと関連が強いアニメやイラストなどについても言及する．

とあるため, イラスト等について研究したい方でも有用な情報が多いです.

### [Danbooru2019](https://www.gwern.net/Danbooru2019#publications)

英語. このデータセットを使った? 論文が紹介されています.

### [アニメ・pixivで機械学習してみた系記事リンク集](https://qiita.com/T2T3/items/0a83c221771110e2996a)

Qiita にて投稿されているリンク集です. ネット記事の寄せ集めであるものの, 何か初めてみるときの参考になるものが多いです.

## データセット

### [Google Dataset Search](https://datasetsearch.research.google.com/)

これを使うとデータセットがある場所を調べることが出来ます

### [Anime Face](https://www.kaggle.com/soumikrakshit/anime-faces)

kaggle

Getchu.com よりスクレイピングしたのち, lbpcascade_animeface を用いて顔検出し, 64×64 にリサイズしたもの

### [Tagged Anime illustrations](https://www.kaggle.com/mylesoneill/tagged-anime-illustrations/home#1007009.jpg)

kaggle

Danbooru2017から収集したもの.

### [animeface-character-dataset](http://www.nurs.or.jp/~nagadomi/animeface-character-dataset/)

アニメやゲームなどのイラストの顔領域サムネイル(160x160)をキャラクターごとにまとめたデータセット

詳細はREADME参照

### [Quick, Draw! Dataset](https://github.com/googlecreativelab/quickdraw-dataset)

[Quick, Draw!](https://quickdraw.withgoogle.com/) にて収集された世界最大の落書きデータセット

### [Danbooru2019](https://www.gwern.net/Danbooru2019#danbooru2019)

108万以上のタグが付けられた3.69万以上の画像を含む大規模なアニメ画像データベース

### [Safebooru](https://safebooru.donmai.us/) 

[api](https://safebooru.donmai.us/wiki_pages/help:api) が公開されているためスクレイピングができる? 

### [Getchu.com](http://www.getchu.com/)

ここをスクレイピングしてデータを集めた論文があった

### [キルミーベイベーデータセット](http://killmebaby.tv/special_icon.html)

アイコンが686枚公開されていることから, このデータを[キルミーベイベーデータセット](https://qiita.com/taku-buntu/items/0093a68bfae0b0ff879d)と呼ぶ人も.

分類については[ここ参照](http://oribeyasuna.hatenablog.com/entry/2015/07/19/095248)

### [Pixiv](https://www.pixiv.net/)

[PixivPy](https://pypi.org/project/PixivPy/) を使えば簡単に画像を集めることが可能.


[^1]: 寺島裕貴, 喜田拓也, 色情報によるイラスト画像データの人物キャラクター分類