モザイク 除去。 [TecoGAN]AIによるモザイク除去技術について解説してみる

[TecoGAN]AIによるモザイク除去技術について解説してみる

モザイク 除去

「」の「」という記事が興味深かった。 雑誌のやや怪しげな通販広告で見かける「モザイク消し器」なるものについては、以前よりその動作原理について興味があったのだけれど、なにせ実物が無いだけに、深く考えたことは無かったのだ。 「できるかな? 」の検証レポートによれば、問題の「モザイク消し器」は、果たすべき機能を果たしていないという。 さらに、強いて利用方法があるとするならば、それは「 いままさにモザイク消し器を通してこのビデオを鑑賞しているんだから、モロ見え状態になっているに違いない」と思いこむことにより、何となく真実の姿が見えたような気になれるといったような、 想像力豊かなプラシーボ効果に期待した代物であると結論している。 もっともなことだ。 そうそう簡単にモザイク処理されたあのマズイ部分が、あのマズイままに復元できるとは思えない。 しかしである。 電脳的エロの世界では、いわゆる「 外せるモザイク」なるものが現に存在する。 そう、ある方法でモザイク処理された画像をあるソフトでちょいと処理すると、あら見事、あのマズイ部分がマズイままに復元されるのだ。 性衝動の処理をなるたけ効率的に行うべく、虚構でありながらより現実に近いオカズを求めてやまない人間という需要と、そして刑法第175条という壁に阻まれながらも、欲望に応えようとする供給がある続けるかぎり、そのような発想はいくらでも出てくるだろう。 そしてこの構図は、電脳やビデオといった媒体の違いのみによって変わりようはずがないのだ。 つまり、 エロビデオの世界にも「外せるモザイク」が存在していたとしても、何ら不思議ではないのである。 「外せるモザイク」の詳しい原理は知らないが、平たく言えば、バラバラの ジグソーパズルに印刷された図画を、人間が認識できないことと同じようなものだと思う。 すなわち、元の図画から必要な情報を間引いたり冗長な情報を足したりしなくても、目視での認識が能わないような処理を施すことは可能であり、それも一種のモザイクと考えられるわけだ。 そこで、ここではモザイクを「 人間が元の映像を認識できなくするための処理」とだけ定義してみよう。 つまり、エロビデオを観察することによって言えることは、あくまで「 目視による観察では元の映像に映っているものが何であるかを認識できない」ということだけであり、そのことをもって「 元の映像が欠落している」と断言するための根拠とすることはできない。 認識こそが我々を取り巻く現実そのものであるとすれば、「認識できない」ことと「映像が欠落している」こととは、ほぼ同義と言えるかも知れない。 しかし、それはあくまで観察の都合上そう言わざるを得ないだけのことだ。 人間の目視による観察だけでは見えてこないところに、別の現実が隠れている可能性は、いつだってある。 だから人間には、見えないものを見ようとする欲望がある。 「モザイク消し器」も、人間のそうした本質的な欲望に基づく観察装置なのだ( 詭弁だ!! NTSCについて 一般的に、エロビデオを再生したときにビデオデッキから出てくるものは、NTSC(= National Television Standards Commitee,日本で使われているテレビ映像の信号方式)のアナログの映像信号だが、果たして「 外せるモザイク」なんてものが可能なのだろうか。 デジタル映像は、本質的には数値の行列に過ぎないので、およそどんな「外せるモザイク」の小細工だって考えられる。 しかし、ビデオから出てくるものはアナログの信号だから、そう簡単にはいかないのである。 モザイクや、その復元方法を考える以前に、まずこの信号方式について少し知っておく必要がある。 NTSCカラー映像は、モノクロ映像として映像の明暗だけを表した 輝度信号(Y信号)と、モノクロ映像に色を付けるための 色差信号(C信号)という二種類の信号で表現されている。 もっとも、色を遍く表現するには三原色(赤・緑・青)が揃わないといけないので、厳密に言えば色差信号は、赤から輝度成分を減算した成分(R-Y信号)と、青から輝度成分を減算した成分(B-Y信号)からなる二次元の情報である。 なぜ三色分すべてを用意しないのかというと、残りの一次元(G-Y信号)は、受像器で計算すれば出てくるからだ。 RGB 形式の標準画像 lena()をソフトウェアで Y、R-Y、B-Y 画像に分離し、NTSC的なカラー映像をシミュレートしたものが、写真1である。 実際にNTSCで伝送されている色差信号は、帯域節約のため圧縮されているので R-Y および B-Y 情報の解像度はこの半分程度しかないが、シミュレーションの再現性を言い出すとキリがないので、気にしないことにした。 テレビ放送は歴史的に白黒放送から始まり、現在のようなカラーテレビ放送が始まったのは、日本国内では1960年のことである。 時は、3Cといった言葉が出てくるよりもまだ前のこと。 いまだからこそ、 「そのうちデジタル放送に変えるから、いまのテレビは使えなくなります」 みたいに多少乱暴なことも言えるが、1960年代といえば、モノクロ受像器ですらまだまだ高価な代物であった。 ようやくテレビの普及にも兆しが見え始めてきたかなあという時代に、カラー放送を始めるにあたって 「そのうちカラー放送に変えるから、いまの白黒テレビは使えなくなります」 という寸法が認められないことは、論を俟たない。 そこで、モノクロ放送において従来より伝送されていた輝度信号に殆ど手を加えることなく、色の差分を多重化して伝送する方式になっているわけだ。 また、RGB の情報をそのまま伝送する方法は、あまり効率的ではない。 モザイクの掛け方を考える 任意の NTSC 信号を作り出せる装置と実物のモザイク消し器があれば実験できるのだけれど、生憎ながらそんなものはないし、わざわざ買ってくる気にもならない。 そこで、モザイクの実験は、ソフトウェアでシミュレートしてみた。 突撃実験室初の体を張らない論理実験である。 まず、Y、R-Y、B-Y の全ての情報に対して、同じように縦横10ドットのブロックでモザイクをかけてみたものが写真2である。 画像をRGB方式で扱っているわけではないので少し妙に見えるかもしれないが、合成した結果はレタッチソフトなどのフィルタで「モザイク」を行った場合と同じである。 全てのチャンネルにおいて情報が欠落しているという意味では、これは「 外せないモザイク」だと言える。 そこで、まず輝度情報のみにモザイクをかけて、未処理の色差信号と合成したものが、写真3である。 輝度・色差に処理 輝度のみに処理 色差のみに処理 こうしてみると、 輝度情報だけにモザイクをかけた場合でも、かなりモザイクらしく見えることが分かる。 若干の輪郭は残っているが、実際のNTSC画像では殆ど分からなくなると思う。 ところが、 色差情報だけにモザイクをかけても、顕著な変化は見られないことが分かる。 写真の入れ間違えを疑いたくなるほどで、よ〜〜〜く注意して見ると、やっと微妙なブロックノイズが分かる程度だ。 人間の目は、明るさの変化に比べると色の変化には極めて鈍感なので、かなり荒いモザイクをかけても人間は元の映像を認識することができるのだ。 したがって、色差情報だけにモザイクをかけても「人間が元の映像を認識できなくするための処理」という定義においては、モザイクをかけたことにはならない。 すると、NTSCカラー映像にモザイクをかける方法として、• 輝度情報と色差情報の双方に対して処理を行う• 輝度情報のみに対して処理を行う 上記の二通りの方法が考えられる。 モザイク復元 映像を特徴づけ、人間に物体の形を認識させるものは、映像の 輪郭に他ならない。 モザイクのみならず、ぼかしやベタ塗りなど映像を隠蔽するために使われる処理は、共通して元の映像に存在していたはずの輪郭を消し去ってしまう。 逆に、モザイクを復元するには、失われた輪郭を何らかの方法で補完してやれば良いのだ。 輝度情報と色差情報の双方に対してモザイクをかけてあれば、その部分では映像を構成する情報の全てにおいて輪郭が欠落しているので、補完の際に参考になる情報がない。 そのような映像でも、ある程度「モザイクっぽくない」ように見せることは可能であるかも知れないが、復元したとは言い難い。 しかし、 輝度信号だけにモザイクがかかっている場合、色差情報には輪郭が丸々残っている。 ならば、色差情報から輪郭のみを抽出し、それを使って輝度情報において失われた輪郭を補完してやれば、モザイクはある程度復元できそうである。 「できるかな? 」の「」で行われている方法に近いが、段取りは• モザイクそのものの輪郭を軽減するために、輝度信号にスムージングをかける• 色差信号から輪郭を抽出する• 2 の輪郭情報に基づき、輝度信号の失われた輪郭を補完する と、こんな具合だ。 以上のことは、あくまで理屈上のシミュレーションなので、実際に使われているモザイクがどのような方法で処理されているのかは分からないし、モザイクを復元すると歌われている装置がどのような方法でそのような機能を実装しているのかも良く分からない。 突撃実験室には、エロビデオもなければモザイク消し器も無いので実物を調べることはできなかったが、機会があればやってみても良いと思う(誰か持ってない?)。 とはいえ、NTSCカラー映像というやや複雑なアナログ信号を電子的に扱うということを念頭に置き、回路設計を行う上で理に叶っているかどうかを考えながら書いたつもりである。 色差信号は扱いが面倒だが、輝度信号が比較的扱いやすい。 デジタル映像処理ならおおよそどんな画像処理でも簡単にできるが、古い時代はアナログ信号のままモザイク処理を行っていたかも知れない。 輝度信号に処理を限定しても実用に耐えうるモザイクが得られるのなら、ちょっと手を抜いて回路規模を小さくしようという意識が働いたとしても不思議ではない。 つまり、エロビデオのモザイクが「外すことを意図したモザイク」だというわけではなく、モザイク処理回路の設計上、色差信号がそのまま残ってしまった。 その点に誰かが目を付けて「モザイク消し器」なるものが作られたのではないかと思えて仕方がないのだ。 モザイクの復元処理に使ったスムージングや輪郭強調なども、テレビの映像は水平走査しているので、水平右方向に対する処理に限定すれば、アナログ処理でも比較的簡単に行えるはずである。 完全ではないにしても、ある条件が揃えば、アダルトビデオの「外せるモザイク」は原理的に可能だろう。

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モザイクを消す方法は?モザイクを入れる方法は?

モザイク 除去

概要 動画の高解像度化モデルのTecoGANによるモザイク除去について解説してみます。 はじめに 現在、AI技術の発展により、 今まで機械ではできないとされていた人間による「経験の中で培った勘と知恵に基づく専門的な判断」が コンピュータでも実現できるようになってきました。 AIによる作業の代替は、産業分野で注目されることが多いですが、 ネットに潜む職人の技術もAIで代替されようとされています。 PhotoShop職人や映像職人により、数々のアイコラが作られてきましたが、 近年発達してきた画像生成のAIにより、これらの職人の技を再現できるようになりました。 今回は、モザイク消し職人の仕事を代替可能な高解像度化技術について、解説紹介していきたいと思います。 TecoGANとは 概要 「TecoGAN」とは2018年11月にミュンヘン工科大学で発表された動画の高解像度化モデルのことを指します。 画像超解像技術は、既存の画像情報から欠けている画像詳細を再構成することによって、低解像度画像から高解像度画像を生成する技術のことです。 画像と比べて、ビデオ超解像技術はより複雑です。 詳細なフレーム画像生成を必要とするだけでなく、さらに、画像間の動きの一貫性も維持する必要があるからです。 「TecoGAN」は、直前のフレームの動きと低解像度フレームを元に、高解像度フレームを生成しています。 これによって細部まで綺麗に生成することができ、フレーム間の時間的にも一致させています。 通常ビデオはズームすると画質が劣化しますが、TecoGANを用いることで画質を落とさずに拡大することができます。 アーキテクチャ 「TecoGAN」は、名前の通りGANのアーキテクチャを採用しており、 高解像度フレームを作成する生成器と、生成したフレームと本物を判別する識別器に分かれています。 生成器では、ホンモノに近いフレームの偽物を生成し、識別器では本物と偽物を見分ける学習をしています。 生成器 生成器では、直前のフレーム Xt-1 と元の低解像度フレーム Xt と高解像度化した直前のフレーム Gt-1 をインプットとしています。 ざっくりした処理としては、以下の様な感じで、ワープ処理とバイキュービック処理は既存の画像処理手法です。 Xt-1とXtをもとにフレームの動き特徴量Fを生成• 特徴量Fにワープ処理をしたGt-1を結合• バイキュービック処理をしたXtとFを結合しGtを生成 識別器 対象フレームの前後を含めた3フレームで、生成された高画質フレームGと正解フレームYを識別機にかけます。 低画質フレームXを条件として入力します。 識別器はGとYを比較して、生成したフレームとフレーム感のつながりが自然かどうかを判定します。 また、低画質フレームXも識別器にいれることで、つながりが自然でも低解像度であるものを外すように識別器が訓練されます。 実装再現 にソースコードがGigthubで公開されているのでこちらをgit cloneします。 モデルの動作方法 学習済みのTecoGANモデルを実行するためのクイックスタートガイドが用意されています。 評価を実施するにはNvidia GPUが必要になります。 またtkinterも必要であり、python3-tkパッケージを介してインストールできます。 Install tensorflow1. pip3 install -r requirements. python3 runGan. py 0 Run the inference mode on the calendar scene. You can take a look of the parameter explanations in the runGan. py, feel free to try other scenes! python3 runGan. py 1 Evaluate the results with 4 metrics, PSNR, LPIPS[1], and our temporal metrics tOF and tLP with pytorch. Take a look at the paper for more details! python3 runGan. py 2 モデルの学習方法 ・ 学習準備 次のコマンドを使用して、選択したディレクトリに学習データおよび検証データをダウンロードすることができます。 オンライン動画ダウンロードにはyoutube-dlが必要です。 Install youtube-dl for online video downloading pip install --user --upgrade youtube-dl take a look of the parameters first: python3 dataPrepare. py --help To be on the safe side, if you just want to see what will happen, the following line won't download anything, and will only save information into log file. txt python3 dataPrepare. It takes a long time. python3 dataPrepare. pyのTrainingDataPathを指定し、ダウンロードしたデータで学習を開始できます。 tensorboardのgifサマリーにはffmpegの別途インストールが必要です。 Install ffmpeg for the gif summary sudo apt-get install ffmpeg or conda install ffmpeg Train the TecoGAN model, based on our FRVSR model Please check and update the following parameters: - VGGPath, it uses. The VGG model is ca. 500MB - TrainingDataPath see above - in main. py 3 Train without Dst, i. a FRVSR model python3 runGan. 「TecoGAN」は、通常動画全体の高解像度化に適用されますが、動画のモザイク部分のみに適用範囲を指定することでモザイク部分の解像度を上げ、モザイク加工前を再現することになります。 注意していただきたいのが、高解像度化技術の応用になりますので、低解像を下げてブロックノイズされたモザイクの復元は可能ですが、 黒く塗りつぶされたり、磨りガラスのようにぼかされたモザイクの復元をすることはできません。 また「TecoGAN」は、動画の高解像度化モデルであり、前のフレームをもとに解像度化処理をしているので静止画への適用はできません。 すでに「TecoGAN」を応用したモザイク除去ソフトが公開されており体験版もありますので、こちらを利用していただくと容易にアルゴリズムを試すことができます。 このソフトの作成者は日本人であり、twitterも開設されており、ソフトの解説やアップデート状況などを日本語で追うことができます。 終わりに 高解像度モデル「TecoGAN」の解説をしました。 、に引き続き、男性のロマンをAIで実現する系のコンテンツの紹介でした。 どうしても記事のアクセス数がそっち系の内容のほうが伸びるので投稿内容が偏り始めてしまった気がします。

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モザイクを消す方法とモザイクをかける方法

モザイク 除去

Part1. モザイクを消す方法は? 写真や動画などに写っている個人情報、肖像権、知的財産権などに、モザイクをかけることは良くあります。 モザイクをかけるアプリやソフトは数多く存在しますが、モザイク消しをするものは多く存在しません。 よく、モザイク除去するにはどうしたらよいかと言うことを耳にします。 更に、 モザイク除去機などの販売も目にすることがありますが、モザイクは消せるのでしょうか。 結論から言うと、モザイクを消すことは不可能で、モザイク除去機なども、本当に消せるものは存在しません。 モザイクには非可逆変換と可逆変換という処理方法があります。 まずは非可逆変換ですが、この処理方法は、一定の範囲の色情報を読み込み、その平均値を算出し、導き出た結果を基に画像処理をする方法や、一定の範囲での代表値を基に、全体を画像処理するといった方法などがあります。 非可逆変換は、特定の領域の解像度を下げる方法で、甘い処理のものなら、ある程度の復元は可能ということですが、完全には復元できなく、実質は復元不可能と言うことになります。 次に可逆変換ですが、この処理方法は、処理する範囲を縦横に分割し、その分割したものをランダムに並べ替えるという方法です。 この処理方法でモザイクを消す場合には、並べ替えたものを元に戻せば処理する前のものに戻りますが、この処理方法は大昔には使われていたようですが、現在ではほとんど使われていません。 何故かというと、可逆変換ソフトのモザイクを消す方法で事件が発生し、「復元可能な処理方法によりモザイクをかけたものは、復元が可能となってしまうので、合法化したものとはいえない」という方的判断が出されたからです。 このソフトは、JPEGやBMPといった画像のモザイクを除去できるソフトでしたが、法的判断により現在は販売していないと言うことです。 この法的判断により、現在では非可逆変換のモザイク処理が主流となっており、 モザイクを消す方法は無いと言うことになるのです。 なので、現在販売されているもざいく消し機などで モザイクが消えることはありません。 Part2. モザイクを入れる方法は? その結果、モザイクソフトと言えば 「モザイク加工をするもの」との認識が広まり、現在では数多くのものが出ています。 しかし、あまりにも多く出ているので、ソフトを探す際に迷ってしまうことも多く、自分に合ったものをなかなか探し出すことができません。 では、総合的に観てどのソフトが良いのかということですが、Wondershareのなら簡単かつ安全にモザイクをかけることができます。 Part3. 「Filmora(旧名:動画編集プロ)」を使って動画にモザイクをかける方法 ステップ1:「新しいプロジェクト」を選択してください。 まず、「Filmora(旧名:動画編集プロ)」を立ち上げて縦横比を決め、「新しいプロジェクト」を選択します。 ステップ2:ファイルを開き、タイムラインビューにドラッグしてください。 「インポート」や「ここにメディアファイルをインポートする」からファイルを開き、タイムラインビューにドラッグします。 ステップ3:モザイクをかけることが完了。 タイムライン内の [モザイク] エフェクトをダブルクリックするとコントロール パネルが表示されるので、スライダーをドラッグして調整してみてください。 たったこれだけのステップで、簡単に モザイクをかけることができるので、初心者にも安心して使うことができます。 更に、「Filmora(旧名:動画編集プロ)」はモザイクをかけるだけではなく、様々な字体でのテキストの挿入、お気に入りの音楽の追加、バリエーション豊富なトランジッションやフィルターを使っての編集など、様々な機能が備わっています。 編集した動画は、PCに保存することやDVDに入れることもでき、更にはYouTubeやVimeoにアップロードして共有することも可能です。 モザイクをかけたい時、思い出の作品を作成したい時、DVDを作成したい時などは、Wondershareのを使ってみてください。 あなたの思い通りのものに仕上げられるでしょう。

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