[1O1-GS-7] 画像音声メディア処理：GAN

[1O1-GS-7-01] 条件付き敵対的生成ネットワークを使用した実写顔画像から漫画顔画像への変換

〇畠山 太郎¹、齋藤 隆丞¹、蛭田 興明¹、橋本 敦史^1,2、栗原 聡¹ (1. 慶應義塾大学、2. オムロンサイニックエックス株式会社)

キーワード：条件付き敵対的生成ネットワーク、GAN反転、深層生成モデル、顔、漫画

漫画は日本を代表する文化の１つである．一般的に漫画で描かれるキャラクターは白黒の線画で描かれ，見た目や動きなどは抽象的に表現される．また，幾何学的な誇張を加えることでキャラクターを特徴づけている．本研究は人間が持つこのような抽象化や誇張などの情報処理能力を計算論的に再現することで，クリエイターに新規キャラクターのアイデアを与える創造支援の一助となることを目標とする．そこで，Conditional GANに対してGAN Inversionを適用したConditional GAN Inversionを提案し，実写顔画像から漫画顔画像への変換を実現する．Conditional GANは共通のネットワークで複数の画像領域を学習するため，実写顔画像の同一性を保持しつつ，従来の画像変換手法での課題であった幾何学的に大きな変形を可能とする．実験の結果，他の関連する最先端手法に比べて，画風と同一性を保持した質の高い実写顔画像から漫画顔画像への変換が可能であることを示した．