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[2K1-GS-9-03] スワイプ操作を用いた潜在的空間の探索による嗜好画像生成
キーワード:敵対的生成ネットワーク、ベイズ最適化、ヒューマンコンピュテーション、Human-in-the-loop 最適化
GANの登場によって、従来の生成モデルより本物らしい画像を生成できるようになった。また、GANの潜在変数を操作することで、ユーザが好む画像(嗜好画像)を生成できる。しかし、GANの潜在空間は高次元であり探索が難しい。先行研究では、複数のスライダー調整や画像編集をユーザーに求めることで、嗜好画像を生成するが、作業負荷が高い。本研究では、スワイプ操作により、小さい負荷で嗜好画像を生成する手法を提案する。実験の結果、GAN の潜在空間を利用して、スワイプ操作のみをユーザーに求める手法で嗜好画像を生成できることを明らかにした。
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