[1I5-GS-2] 機械学習: 機械学習と応用 (2)

[1I5-GS-2-05] 敵対的生成ネットワークを用いた和洋折衷の壁紙生成

〇谷垣 健太¹、岡 夏樹¹、田中 一晶¹、東郷 拓真¹、和田 蕗¹ (1. 京都工芸繊維大学)

キーワード：画像生成、Conditional StyleGAN、スタイルミックス、深層学習、武田五一

和風と洋風の様式を共に取り入れることを和洋折衷と呼ぶ．建築家・武田五一も取り入れた手法であり，使われるシーンは多岐にわたる．こういった創造的なタスクは，AIにとって重要かつ困難なテーマである．近年のGANの発展は目覚ましく，StyleGAN (Karras, Laine, and Aila, 2018)では異なる生成画像の特徴をミックスできることが示された．本研究ではこれを応用し，和風と洋風という異なるスタイルの壁紙をミックスすることによって，武田五一らしい和洋折衷の壁紙を生成することを目的とする．具体的な手法として，和風と洋風の壁紙画像をConditional StyleGAN (Oeldorf and Spanakis, 2019)によって生成し，双方をミックスすることで，和洋折衷を行う．このタスクでは単純に和風と洋風をミックスすれば良いのではなく，調和させることが重要である．そこで和洋折衷におけるミックスバランスについて評価し，結果として双方の特徴を兼ね備えた和洋折衷感のある壁紙が生成できることを示した．