リアルタイムで Web カメラ映像をアニメ風に変換するデモです。
熊本大学 情報融合学館 オープンキャンパス展示用。
- AnimeGAN2 (PyTorch) を利用した 3 種スタイル変換（Hayao / Shinkai / Paprika）
- Streamlit + streamlit-webrtc でブラウザ上に即時プレビュー
- Dev Container 完備 — VS Code で “Reopen in Container” を押すだけで環境再現
- Apple Silicon (M1/M2) の MPS、あるいは CUDA GPU に自動対応
- 重み
.pthは初回ビルド時に自動ダウンロード
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前提ツール
- Docker Desktop ≥ 24
- VS Code + Extension Dev Containers (ms-vscode-remote.remote-containers)
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リポジトリを clone
git clone https://github.com/Uzy03/animecam.git
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Dev Container を起動（macOS : ⌘ ⇧ P / Windows/Linux : Ctrl + Shift + Pを押して）、Command Palette を開き、Dev Containers: Open Folder in Container… でanimecamを選択して実行（初回のみ 5〜10 分程度でビルドが走ります）
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コンテナ内ターミナルでデモを実行
streamlit run app/quick_demo.py --server.port 8501
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ブラウザ http://localhost:8501 を開き、カメラ使用を許可 → サイドバーからスタイルを選んで撮影！
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同じように，リアルタイム動画版を実行
streamlit run app/video_processing.py --server.port 8501
M1/M2 など GPU が無い環境では 256×256 / 5 FPS 程度です。 仮想環境（venv or conda）を推奨。
# Python 3.10 以上を想定
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate # Windows は .venv\Scripts\activate
pip install --upgrade pip
pip install -r requirements.txt
# 初回のみ重みを取得
bash scripts/download_weights.sh
streamlit run app/quick_demo.py┌────────┐ webcam ┌─────────────┐ Torch ┌─────────┐
│ browser│ ─────────▶ │ streamlit- │ ────────▶ │AnimeGAN2│
│ (JS) │ WebRTC │ webrtc │ tensor │Generator│
└────────┘ └─────────────┘ └─────────┘
・streamlit-webrtc がブラウザと WebRTC で双方向通信
・受け取った BGR フレームを AnimeGAN2 Generator へ
・256×256 変換結果をブラウザへ返し
.
├── app/ # Streamlit アプリ本体
├── scripts/ # 環境セットアップ & 重みDL
├── weights/ # *.pth (git ignore 済)
├── .devcontainer/ # Dockerfile & 設定
└── requirements.txt
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### README に載せる情報の考え方
| セクション | 目的 |
|------------|------|
| **Quick Start** | “10 秒で動く” 手順を最上位に置き、読む人のハードルを下げる |
| **Local Install** | Dev Container が使えない読者向けの代替手順 |
| **Repository Structure / How It Works** | ソースを追う人が迷わないよう道標を置く |
| **License / Contributing** | 大学プロジェクトでも OSS として体裁を整えておく |
これで共同開発者がクローンしても迷わず立ち上げられます。
適宜プロジェクト名や著者を変えてご利用ください！