2026-04-19T08:40:08Z https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/oai

oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00229269 2025-01-19T11:34:54Z 1164:4619:11188:11420

チャネルアテンションと行列積アテンションによる顔画像生成敵対的学習ネットワーク 小倉, 英敏 池原, 雅章 江角, 真也 顔写真から顔スケッチを生成するタスクは，畳み込みニューラルネットワーク (CNN) や Vision Transformer (ViT) をベースとした敵対的生成ネットワーク (GAN）により発展した．CNN では局所性により画像や輪郭がぼやけた画像が生成される．また ViT は大域的情報を捉えることを得意とするが局所的特徴量を捉える点では CNN に及ばず，輪郭などの線のぼやけを防げるものの細かなテクスチャが反映されにくい．そこでチャネルの重みを機能的に調整する Channel Attention と，行列積によって求められる画像の縦横の類似度をもとにピクセルに重み付けする行列積アテンション (Matrix Product Attention : MP Attention) を CNN に組み込むことで局所的特徴と広域な特徴の双方を捉えた顔画像のイラスト生成モデル，Face drawing GAN を提案する． 情報処理学会 2023-11-09 jpn technical report https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/229269 2188-8701 AA11131797 研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア（CVIM） 2023-CVIM-235 49 1 6 https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/record/229269/files/IPSJ-CVIM23235049.pdf application/pdf 1.9 MB