講演名 | 2021-12-13 StyleMapを用いた事前学習済みStyleGANによる画像編集 本田 爽(電通大), 清 雄一(電通大), 田原 康之(電通大), 大須賀 昭彦(電通大), |
---|---|
PDFダウンロードページ | PDFダウンロードページへ |
抄録(和) | 近年,StyleGANを代表とした敵対的生成ネットワーク(GAN)による画像生成の品質の向上と編集の容易性を背景に,GAN反転という分野が注目されている.GAN反転は,入力画像を再構成するようなGANの潜在変数を推定するタスクであり,推定した潜在変数を編集することによって画像の意味的な編集が可能である.本研究では,事前学習済みのStyleGANについて空間的に異なる潜在変数(StyleMap)を推定することで局所的な編集が可能なGAN反転手法を提案する. |
抄録(英) | |
キーワード(和) | StyleGAM / GAN反転 |
キーワード(英) | |
資料番号 | AI2021-5 |
発行日 | 2021-12-06 (AI) |
研究会情報 | |
研究会 | AI |
---|---|
開催期間 | 2021/12/13(から1日開催) |
開催地(和) | エイムアテイン博多駅前 |
開催地(英) | Aimattain Hakata station |
テーマ(和) | 「Web/IoTインテリジェンス」および一般 |
テーマ(英) | |
委員長氏名(和) | 清 雄一(電通大) |
委員長氏名(英) | Yuichi Sei(Univ. of Electro-Comm.) |
副委員長氏名(和) | 櫻井 祐子(産総研) / 大囿 忠親(名工大) |
副委員長氏名(英) | Yuko Sakurai(AIST) / Tadachika Ozono(Nagoya Inst. of Tech.) |
幹事氏名(和) | 藤田 桂英(東京農工大) / 中島 悠(東邦大) |
幹事氏名(英) | Katsuhide Fujita(Tokyo Univ. of Agriculture and Technology) / Yuu Nakajima(Toho Univ.) |
幹事補佐氏名(和) | 松崎 和賢(中大) |
幹事補佐氏名(英) | Kazutaka Matsuzaki(Chuo Univ.) |
講演論文情報詳細 | |
申込み研究会 | Technical Committee on Artificial Intelligence and Knowledge-Based Processing |
---|---|
本文の言語 | JPN-ONLY |
タイトル(和) | StyleMapを用いた事前学習済みStyleGANによる画像編集 |
サブタイトル(和) | |
タイトル(英) | |
サブタイトル(和) | |
キーワード(1)(和/英) | StyleGAM |
キーワード(2)(和/英) | GAN反転 |
第 1 著者 氏名(和/英) | 本田 爽 |
第 1 著者 所属(和/英) | 電気通信大学(略称:電通大) |
第 2 著者 氏名(和/英) | 清 雄一 |
第 2 著者 所属(和/英) | 電気通信大学(略称:電通大) |
第 3 著者 氏名(和/英) | 田原 康之 |
第 3 著者 所属(和/英) | 電気通信大学(略称:電通大) |
第 4 著者 氏名(和/英) | 大須賀 昭彦 |
第 4 著者 所属(和/英) | 電気通信大学(略称:電通大) |
発表年月日 | 2021-12-13 |
資料番号 | AI2021-5 |
巻番号(vol) | vol.121 |
号番号(no) | AI-298 |
ページ範囲 | pp.24-28(AI), |
ページ数 | 5 |
発行日 | 2021-12-06 (AI) |