[1Z3] 機械学習-機械学習基礎(3)

[1Z3-01] GAN における多様な画像生成のための損失関数の提案

〇児玉 涼次¹、中村 剛士¹、加納 政芳²、山田 晃嗣³ (1. 名古屋工業大学、2. 中京大学、3. 情報科学芸術大学院大学)

キーワード：生成モデル、DCGAN、イラスト事例、損失関数

画像生成手法としてニューラルネットワークの生成モデルが注目されている．本研究ではイラスト画像に着目し，GANの課題の一つであるcollapseの発生を抑える手法を提案する．一般的な画像生成のように，イラストの自動生成が可能になれば，創作支援やエンターテイメント等様々な産業応用が期待できる．我々は，GANによって生成した出力イラストについて，collapse抑制に関する定量的評価を行い，その有用性を確認した．