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J-GLOBAL ID：202102288327468384   整理番号：21A1788238

顔画像の属性編集

著者 (4件)： 吉武佑汰 (京大 大学院情報学研究科) ,  延原章平 (京大 大学院情報学研究科) ,  延原章平 (JST-さきがけ) ,  西野恒 (京大 大学院情報学研究科)
資料名： 情報処理学会研究報告(Web)  (IPSJ Technical Report (Web))
巻： 2021  号： NL-248  ページ： Vol.2021-NL-248,No.25,1-8 (WEB ONLY)  発行年： 2021年05月13日 
JST資料番号： U0451A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 顔画像の属性を編集する手法として,敵対的生成ネットワーク(GAN)を用いたものが多く提案されている.特に近年では,無条件GANの潜在表現を操作することで編集を行う手法が注目されている.しかしこの手法は,例えば眼鏡を掛ける編集を行うとそれにつられて年齢が老けてしまうというように,編集で指示されていない特徴まで変更してしまうことが多い.そこで本研究では,編集対象ではない属性の変更を防ぐ属性維持損失と,骨格や姿勢の変更を防ぐ骨格損失によって訓練した深層ニューラルネットワークを用いて潜在表現を操作する.評価実験では,複数の人物の顔画像に対して様々な属性の編集を行い,その結果を評価することで本手法の有効性を示す.(著者抄録)

シソーラス用語： 顔画像 ,  画像処理 ,  ニューラルネットワーク ,  *画像合成 ,  人工知能 ,  属性 ,  評価試験 ,  表現
準シソーラス用語： *顔画像の属性編集 ,  生成画像 ,  *深層ニューラルネットワーク ,  GAN ,  潜在表現

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

引用文献 (15件)：

• Goodfellow, I., Pouget-Abadie, J., Mirza, M., Xu, B., Warde-Farley, D., Ozair, S., Courville, A. and Bengio, Y.: Generative Adversarial Nets, Advances in Neural Information Processing Systems (Ghahramani, Z., Welling, M., Cortes, C., Lawrence, N. and Weinberger, K. Q., eds.), Vol. 27, Curran Associates, Inc., pp. 2672-2680 (2014).
• Radford, A., Metz, L. and Chintala, S.: Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks (2015).
• Karras, T., Aila, T., Laine, S. and Lehtinen, J.: Progressive Growing of GANs for Improved Quality, Stability, and Variation, CoRR, Vol. abs/1710.10196 (online), available from (http://arxiv.org/abs/1710.10196)(2017).
• Karras, T., Laine, S. and Aila, T.: A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks, CoRR, Vol. abs/1812.04948 (online), available from (http://arxiv.org/abs/1812.04948) (2018).
• Karras, T., Laine, S., Aittala, M., Hellsten, J., Lehtinen, J. and Aila, T.: Analyzing and Improving the Image Quality of StyleGAN, CoRR, Vol. abs/1912.04958 (online), available from (http://arxiv.org/abs/1912.04958)(2019).

タイトルに関連する用語 (3件)： 顔画像 ,  属性 ,  編集