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J-GLOBAL ID:202202290582177077   整理番号:22A0421758

GANを利用したグラフィックデザインの評価機構の構築

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著者 (2件):
資料名:
巻: 2022  号: GN-115  ページ: Vol.2022-GN-115,No.46,1-8 (WEB ONLY)  発行年: 2022年01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:
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本論文では,機械学習を利用してグラフィックデザインを自動生成する手法を提案する.近年,機械学習を利用した画像生成手法の一つに敵対的生成ネットワーク(GAN)が注目されている.一般的に,GANを利用した画像生成では,学習済みの生成器に対してノイズを入力として画像を生成する.しかし,グラフィックデザインのように入力として用いる素材画像やテキスト等がユーザによって指定される場合,入力に応じて適切なデザインを生成するということが困難である.この問題を解決するために,本研究では,大量のグラフィックデザインの画像を用いて複数のデザイン的な観点からGANを学習させることで得られる学習済みの識別器を利用して,与えられた入力素材を利用して自動的にデザインされた画像を評価することが可能になり,グラフィックデザインを自動生成する手法を提案する.さらに,被験者による主観評価による評価実験によって提案手法の有効性を示す.(著者抄録)
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分類 (2件):
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
図形・画像処理一般  ,  人工知能 
引用文献 (14件):
  • I. Goodfellow, J. Pouget-Abadie, M. Mirza, B. Xu, D. WardeFarley, S. Ozair, A. Courville, and Y. Bengio, “Generative adversarial nets,” in Neural Information Processing Systems, pp.
  • Sreekanth Vempati, Korah T Malayil, Sruthi V, Sandeep R, “Enabling Hyper-Personalisation: Automated Ad Creative Generation and Ranking for Fashion e-Commerce”, Workshop on Recommender Systems in Fashion, arXiv preprint arXiv:1511.06434, 2019
  • Jianan Li, Jimei Yang, Aaron Hertzmann, Jianming Zhang, Tingfa Xu, “LayoutGAN: Generating Graphic Layouts with Wireframe Discriminators”, ICLR 2019
  • Y. LeCun, L. Bottou, Y. Bengio, and P. Haffner, “Gradient-based learning applied to document recognition”, Proc. of the IEEE, 86(11), pp.2278-2324, 1998
  • Xinru Zheng, Xiaotian Qiao, Ying Cao, Rynson W.H. Lau “Content-aware Generative Modeling of Graphic Design Layouts”, SIGGRAPH2019, 2019
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タイトルに関連する用語 (4件):
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