こんにちは。Ganzyです!
今回はCycle GANを用いた NFT アート「Dress Up Gorilla」のコンセプトや作成方法について紹介していきます！
今後も制作過程（←失敗も含めて）や、AIを扱う上での教訓なども紹介していこうと思います。
NFT アート「Dress Up Gorilla」のコンセプト
私たちが創作している「Dress Up Gorilla」のコンセプトについて紹介します。
「Dress Up Gorilla」では、ゴリラのピクセルアートにCycle GANの技術を用いて画風の変換を行います。AIの力を借りることで、様々なスキンを持ったゴリラのNFT アートを生み出すことができます。
2021年11月現在、出展しているNFTアートは下の4種類でこのうち右側の2種類の NFT アートがCycle GANによる画風変換を行っております。
↓リンク先 (出展先)：Opensea「 Dress Up Gorilla 」
このCycle Ganを使用するメリットとしては、
などがあげられ、私たちのようなアート初心者にもNFT アートを創作することが可能になります！
アート初心者の私でもCycle GANを活用することで独創的なNFTアート作成することが可能になります！！
Cycle GANを用いた画風変換
では、Cycle GANを用いた画風変換技術について紹介していきます。
Cycle GANでは、変換元である画像と変換先である画像のそれぞれを準備して学習を行います。ここで変換元はピクセルゴリラ画像、変換先はネオン系の画像とします。この２つの画像をCycle GANで学習させることで、ピクセルゴリラ画像をネオン系の画風に変換するモデルを作成します。学習の詳細は過去に書いたCycle GANの記事をご覧ください！！
ピクセルゴリラをCycle GANでネオン系の画風に変換した結果を一部紹介します。
左側が元画像、右側が画風変換結果になります。
ピクセルゴリラ画像がネオン系の画風に変換されていることがわかります。
元画像に応じて変換結果が異なるため一つの画風から様々な画像を生成することができます。
■ネオン風
また変換先のデータを変えれば、様々な画風の画像を生成することができます。以下では、そのほかの画風変換例を紹介します！！
■ドット風
■現代アート風
Cycle GANを用いることで任意の画風に変換することが可能です！！また元画像に応じて変換結果が変わるので様々な画像を生成することができます！！
画像合成について
私たちのNFTアートは「 Dress Up Gorilla 」とあるようにゴリラの柄のみを変えて様々なNFTアートを創作しております。ただCycle GANで画像を生成した場合、背景や顔の部分まで変換されてしまいます。。
なので画風変換した画像から体部分のみを切り抜いて元のピクセルゴリラ画像に合成することでNFTアートとして仕上げています。こうすることであたかもゴリラがドレスアップしたかのように見せているわけです（笑）ただアートとして出展するにあたり、相方である「ペイ」によって細かい仕上げ作業が実施されております。その詳細にはついては別の記事で紹介したいと思います！！
まとめ
NFTアート「 Dress Up Gorilla 」 のコンセプトについて紹介いたしました。私たちのNFTアートではCycle GANを用いた技術によって人が思いつかないような画風のNFTアートを創作しております。また変換先のデータを増やすことで様々な画像を生成することが可能です。ぜひ興味がある方は私たちのOpensseaをのぞいてみてください！！
↓リンク先(出展先）：Opensea「 Dress Up Gorilla 」
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