[4O2-OS-3b] 質感と感性(2)

[4O2-OS-3b-02] 画像内容を考慮した質感表現に基づく画像変換

〇杉山 優¹、柳井 啓司¹ (1. 電気通信大学)

キーワード：深層学習、スタイル変換

近年、計算機の許容する計算量が増えDeep Learning による画
像の生成や変換が注目されている。中でも画像変換の技術とし
て代表的なものにスタイル変換[1] と呼ばれる技術がある。し
かしこれはスタイル画像とコンテンツ画像を時間をかけて最適
化しなければ変換が行えない。改良手法の高速スタイル変換[2]
では予め学習したスタイル画像が決まっていればどのような画
像も似たような変換になってしまう。そこで、本研究では言葉
による画像変換を実装すると同時に、コンテンツ画像の物体認
識を行った。コンテンツがどういった画像かということに対し
て適切な変換を行うことによって、コンテンツ画像ごとに違っ
た、適切な変換を言葉によって指定された方向性に画像変換す
ることが可能となった。