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J-GLOBAL ID：202202286197237808   整理番号：22A0263548

データ生成技術で理解するディープフェイクのしくみ 第1回 ディープフェイクと生成ディープラーニング

著者 (1件)： 中山浩太郎 (AI総合研究所NABLAS)
資料名： Software Design  (Software Design)
号： 376  ページ： 110-117  発行年： 2022年02月18日 
JST資料番号： L3952A  ISSN： 0916-6297  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ・本物のようなデータを生成できるオートエンコーダやGAN(Generative Adversarial Network)を悪用し,実在しないデータを作り出すディープフェイク技術について概説。
・ディープラーニング技術の進化によって顔を入れ替えた画像・動画の生成や,テキスト音声合成技術の一領域として特定の話者の音声を複製する音声クローニングが急速に発達。
・GANはデータの分布をモデル化する生成モデルの中でニューラルネットワーク技術を利用した代表例であり,エンコーダ・デコーダモデルは音声やテキストなどの系列データの生成に有効。
・ディープフェイク技術を悪用した事件の一部を紹介し,その基盤となる生成ディープラーニング技術のプロダクト・サービスとしてNVIDIA Canvas,Overdub,Generated Photosを紹介。
・注目すべき先端研究として自然界に存在する階層構造を表現するのに適した内部情報に基づいて自然な画像を生成するStyleGAN3,及び3元空間上で様々なアングルから画像を見られるStyleNeRFを紹介。

シソーラス用語： *ソフトウェア設計 ,  *機械学習 ,  人工知能 ,  *画像理解 ,  顔画像 ,  音声合成 ,  *ニューラルネットワーク ,  *符号器 ,  復号器 ,  画像合成
準シソーラス用語： *ディープラーニング ,  *ディープフェイク ,  AI【人工知能】

分類 (5件)： 計算機システム開発  (JD02010R) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  符号理論  (ND02030R)

タイトルに関連する用語 (3件)： データ生成 ,  理解 ,  ディープラーニング