[1K2-OS-2b] [Organized Session] OS-2

[1K2-OS-2b-03] Trials of Generating Comic Illustrations Using Deep Generative Adversarial Networks

〇Jun Hozumi¹, Yutaka Matsuo¹ (1. the University of Tokyo)

Keywords:Deep Generative Models, Generative Adversarial Network, Comic

本研究では深層敵対的生成ネットワークを用いたマンガイラスト（1コマ分に相当する画像）の自動生成を試みる．近年，深層学習を用いて自動的に画像を生成する研究が数多く行われてきたが，その際に用いられるモデルの一つに敵対的生成モデルがあり，高品質な画像を生成するための様々な手法が提案されてきた．ただし，これら研究の多くが検証に用いるデータセットは情報量が多い写真画像を対象としたものとなっているため，主にモノクロの線画によって構成され，かつ様々なシーンが描画されるマンガイラストに対してはこれらが適切とは言えない可能性がある．一方で，イラストを敵対的生成ネットワーク（GAN）によって自動生成する研究や，マンガを対象として人工知能を用いる研究も従来より数多く行われているが，マンガイラストを直接生成しようとする試みは，あまり行われていなかった．そこで，本研究では深層敵対的生成ネットワークを用いたマンガイラストの自動生成実験を，使用する層の数や損失関数を変更することで複数回行い，その結果を考察する．本研究にて得られる示唆は，人工知能によるマンガの自動生成を研究していく上で有益なものになると考えられる．