ゆらゆらごーすとのつくりかた

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はじめに

まずロゴを頂きます。めちゃくちゃびっくりします。あまりにも良かったので叫びます。

折角なので動かしたいという話を聞きます。ついでにぶいちゃで動くと最強です。

というわけで Domain Warping をすることにします。

もっと言うと、特定の Vector Field に従って Domain Warp した結果がロゴになるようにすることに、します。

よういする

Kerasを取り出します。

まずベクトル場レイヤーをつくります。こんな感じ。

2次元のグリッドの各格子点にベクトルを与えてbicubic補完した値を返すレイヤーです。

そしてこれを紆余曲折しながら4枚繋げます。

def create_model():

    input = Input((2,))
    flow1 = flowlayer.FlowLayer(8, 32, -ratio, ratio, -1, 1)
    flow2 = flowlayer.FlowLayer(8, 32, -ratio, ratio, -1, 1)
    flow3 = flowlayer.FlowLayer(16, 64, -ratio, ratio, -1, 1)
    
    def w4(x):
        return Lambda(lambda x: x * 0.25)(x)
    def w3(x):
        return Lambda(lambda x: x * 0.5)(x)
    def w2(x):
        return Lambda(lambda x: x * 0.5)(x)
    def w1(x):
        return Lambda(lambda x: x * 1.0)(x)

    d2 = Dense(2)

    def fu(a):
        x = a
        x = Add()([x, w4(flow3(x))])
        x = Add()([x, w3(flow2(x))])
        x = Add()([x, w2(flow3(x))])
        x = Add()([x, w1(flow2(x))])
        return x

    def ac(a):
        x = a
        x = flow1(x)
        x = d2(x)
        x = Activation("sigmoid")(x)
        return x

    x = input
    x = fu(x)
    x = ac(x)

    ...

あとは回すだけですが、適当なlossにするとぐちゃぐちゃになって終わるので、今回は binary cross-entropy に加えて「合成されたベクトル場の (Δ=0.001で差分を取った) ラプラシアンの総和」もlossにいれます。これで尖りが減った気がします。

実行すると全然きれいになる気配がないので対策を考えます。

そだてる

最初から複雑な形状にするのはしんどそうなので手で成長方向を指定してあげることにします。

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そしてこれらの間を適当に補間 (sdfにしてlerp) させつつ順番に学習器にあたえます。

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育ちました (GT, Result, 合成ベクトル場, flow1, flow2, flow3 です)。

ベクトル場の解像度が高いとロゴそのものになっちゃうので適度に能力を潰さないといけないのがむずかしいですね。能力を下げすぎると壊れるし。

現在もまぁ完璧ではないです。

うつしかえる

完成した重みを画像としてexportします。

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後はデコーダを書きます。ちなみに4-sample bicubic interpolationはこの過程で出来たやつです。

ついでにまだかわいい目と口？が無いのでシェーダおえかきでぐっと書きます。

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できました。

かわいがる

幾つかの演算の結果としてこの状態になっているわけで、その過程を弄るとそれ相応に歪みます。

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また、最終的な単色の値だけではなく、中間のベクトル場をそのままdistortionに使えばガラスっぽい感じにもなります。

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さて、色々試すにはシェーダコードを弄る必要があるわけですが、折角なのでぶいちゃ上で操作したいところです。

というわけでノードエディタをつくります。

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できました。そう。これです。これ。

これのつくりかた

まずノードを「前から順にソート」します。(バブルソートの1工程だけを1Fでやって時間方向に負荷分散)

前から走査していくとグラフの接続状況が確定します。

そこから処理内容のアセンブリコードみたいなものが生えます。

その情報をVectorArrayに詰め込んでシェーダに渡して、VMっぽい処理を走らせます。

できました。

が、つかいません。使いませんでした。