| 講演名 | 2018-03-18 Variational Autoencoderを用いた画像スタイル変換 中田 秀基(産総研), 麻生 英樹(産総研), |
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| 抄録(和) | 画像スタイル変換は、コンテント画像に対してスタイル画像から抽出した スタイルを適用することで、任意のコンテントを任意のスタイルで描画する ことを実現する技術である。 従来手法の多くは、スタイルに対して学習が必要なため実行に時間がかかるという 問題があった。 本稿ではVariational Autoencoderを用い、 隠れ変数にスタイルとコンテントを分離して学習させることによって、 スタイル変換を行う手法を提案する。 本手法は、スタイルに対する学習の必要がなく、任意の画像に対して任意のスタイルを 即座に適用できるという特徴を持つ。 スタイルを表す隠れ変数とコンテントを表す隠れ変数の間の 相互情報量が小さくなるようにすることで、比較的良好なスタイル変換が実現できた。 |
| 抄録(英) | Image Style Transfer is a technique to render arbitrary image content with arbitrary image 'style'. Most existing image transfer method requires certain amount of time to gradually modify the image itself or to train a transfer network for each style image. We propose a Variational Autoencoder based method which uses style latent variable which is separated from the content latent variable. The proposed network does not require training for each style image and can generate a transfer image with arbitrary content image and arbitrary style image immediately. We introduced separation term between the two kinds of latent variables to the training loss. We confirmed that the proposed method can produce style transferred image with relatively good quality. |
| キーワード(和) | スタイル変換 / 変分オートエンコーダ / 深層学習 |
| キーワード(英) | Style Transfer / Variational Autoencoder / Deep learning |
| 資料番号 | BioX2017-56,PRMU2017-192 |
| 発行日 | 2018-03-11 (BioX, PRMU) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU / BioX |
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| 開催期間 | 2018/3/18(から2日開催) |
| 開催地（和） | 青山学院大学 青山キャンパス |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | オープンイノベーション |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 佐藤 真一(NII) / 鷲見 和彦(青学大) |
| 委員長氏名（英） | Shinichi Sato(NII) / Kazuhiko Sumi(AGU) |
| 副委員長氏名（和） | 藤吉 弘亘(中部大) / 井尻 善久(オムロン) / 高野 博史(富山県立大) / 今岡 仁(NEC) |
| 副委員長氏名（英） | Hironobu Fujiyoshi(Chubu Univ.) / Yoshihisa Ijiri(Omron) / Hiroshi Takano(Toyama Pref. Univ.) / Hitoshi Imaoka(NEC) |
| 幹事氏名（和） | 大西 正輝(産総研) / 舩冨 卓哉(奈良先端大) / 大木 哲史(静岡大) / 青木 隆浩(富士通研) |
| 幹事氏名（英） | Masaki Oonishi(AIST) / Takuya Funatomi(NAIST) / Tetsushi Ohki(Shizuoka Univ.) / Takahiro Aoki(Fujitsu Labs.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 石井 雅人(NEC) / 菅野 裕介(阪大) / 市野 将嗣(電通大) / 高田 直幸(セコム) / 奥井 宣広(KDDI総合研究所) |
| 幹事補佐氏名（英） | Masato Ishii(NEC) / Yusuke Sugano(Osaka Univ.) / Masatsugu Ichino(Univ. of Electro-Comm.) / Naoyuki Takada(Secom) / Norihiro Okui(KDDI Research) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Pattern Recognition and Media Understanding / Technical Committee on Biometrics |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | Variational Autoencoderを用いた画像スタイル変換 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Style Transfer Method using Variational Autoencoder |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | スタイル変換 / Style Transfer |
| キーワード(2)（和/英） | 変分オートエンコーダ / Variational Autoencoder |
| キーワード(3)（和/英） | 深層学習 / Deep learning |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 中田 秀基 / Hidemoto Nakada |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 産業技術総合研究所(略称：産総研) National Institute of Advanced Industrial Science and Technology(略称：AIST) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 麻生 英樹 / Hideki Asoh |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 産業技術総合研究所(略称：産総研) National Institute of Advanced Industrial Science and Technology(略称：AIST) |
| 発表年月日 | 2018-03-18 |
| 資料番号 | BioX2017-56,PRMU2017-192 |
| 巻番号（vol） | vol.117 |
| 号番号（no） | BioX-513,PRMU-514 |
| ページ範囲 | pp.121-126(BioX), pp.121-126(PRMU), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2018-03-11 (BioX, PRMU) |