ジモトぶらぶらマガジン「サンポー」にて記事を書かせていただきました。本ブログで何度も登場している神奈川県川崎市の生田に関する記事です。ただし本物の生田ではなくGAN（敵対的生成ネットワーク）で生成された架空の生田です。
詳しくはぜひ記事を読んでみてください！
川崎市多摩区の生田が好きです。住民と近隣の大学生の次ぐらいには散歩しつくしているので、今回は「生田散歩風景生成AI」が生成した生田っぽいけど本物の生田ではない生田を散歩しました。（FTD）https://t.co/k8ZfBs0Dhe
— サンポー (@sanpoojp) 2022年3月24日
この記事では技術的な補足を少々……
今回使用した機械学習モデルはLightweight-GAN（のカスタマイズ版）です。必要な学習リソースと、既に個人的に改造して使いやすくしているという点で採用。学習データの集め方&加工の仕方はもう少し改善できたかなという反省があります。
ちなみに事前検証として色々変なことをやってました。
generative marunouchi#deeplearning #wip pic.twitter.com/D7JxD0fWBn
— ___ahTD (@eatora22) 2022年2月15日
Generative路地裏#deeplearning #wip pic.twitter.com/GOdcfAaSPF
— ___ahTD (@eatora22) 2022年2月25日
さらに生成した画像にはSwinIRという超解像のモデルも使用しました（サンポー記事では説明がややこしくなりそうで省きました、すみません）。とはいえ学習時点でデータは1024x1024pxサイズだったので、解像度は変わらず画像内のノイズを減らすために使った感じです。今考えるとLightweight-GANでは512x512pxで学習させ、SwinIRで超解像させた方が良かったかもと少し感じています。そもそも超解像モデルを使うと画像が基本のっぺりするので、元のザラ着いた画でも雰囲気出たのかもしれません（人による）。
ちなみに執筆中は忘れていたのですが散歩中にネコがいました。学習データにも入れたので、ジェネラティブ生田のどこかにいるかもしれません。
また今回の執筆にあたって、サンポー編集長の@yasunoriさんに散歩記事を深堀するためのフィードバックを多々いただきました。次の散歩で新しい楽しみ方ができそうでワクワクしております。ありがとうございます。
そして、生田という素晴らしい町に出会わせてくれた作品「NHKにようこそ!」に感謝です。
