年齢を若くする(CycleGAN)

人工知能で「年齢」を「若く」します。※これはCycleGANによる失敗作です。

顔の検出率を上げるには正確性は小さく。精度を上げるには大きくして下さい。

これは「CycleGAN」を使用しています。データセットは計600枚。160,000Step(21時間)で学習を終了しました。

データセットにはA(80-100代)からB(10代から20代前半)の女性を使用しています。入力画像は予め256x256で顔を切り抜くと精度があがります。今回の実験結果としては輪郭や形状が異形のものになってしまいますので失敗です。

失敗の原因としてはA(80-100代)の「しわしわ」が皮膚と判断されなかったのと、データセット不足などがあります。

Face-Aging-with-CycleGANというのあるのでデータセット次第である程度は年齢を操作可能のようです。

このAI(人工知能)はWebサーバー上で、改良した「TensorFlow Lite」を用いて学習済みモデルで推論しています。

※サーバーに送信されたファイルは保存されません。