ネコからアニメキャラクターへの画像翻訳手法の検討

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2022-02-14
• タイトル: ネコからアニメキャラクターへの画像翻訳手法の検討
• タイトル / 言語: en
• タイトル: A Study of Image Translation Methods from Cats to Anime Characters
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 電気通信大学
• 著者所属: 電気通信大学
• 著者所属: 電気通信大学
• 著者所属: 電気通信大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): UEC
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): UEC
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): UEC
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): UEC
• 著者名: 徐, 江林; 清, 雄一; 田原, 康之; 大須賀, 昭彦
• 著者名(英): Jianglin, Xu; Yuichi, Sei; Yasuyuki, Tahara; Akihiko, Ohsuga
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 画像から画像への翻訳 (Image-to-Image translation) は，GAN (Generative Adversarial Network) [1] のタスクの一つとして長く扱われてきた．近年，GAN の発展につれ，ある程度の形状変化が伴う翻訳タスクがこなせるようになった．本研究では，今まで試されなかった「ネコからアニメキャラクターへの画像翻訳」というタスクに挑戦した．そのため，ベースライン手法として，形状変化に対応できる CouncilGAN [2] と DSMAP [3] を用いて，目標タスクにおいて高いフォーマンスを発揮できるように，パラメータや正規化手法などの調整を施した．データセットには，ネコの顔画像とアニメキャラクターの顔画像を採用した．さらに，より良い生成結果を期待して，AnimeGAN [4] を用いて，ネコの顔画像に前処理を施したものをデータセットとして採用し，元の結果と比較した．客観評価として FID スコアを採用し，主観評価としてアンケートを実施して，翻訳結果に与えられた改善効果を評価した．FID スコアから，調整によって CouncilGAN の精度を向上させることができたことと，前処理が生成結果の精度を低下させていないことがわかった．その他，ネットワークアーキテクチャの変更も試みたが，変更前の CouncilGAN と比べて，より良い FID スコアは達成できなかった．また，アンケートの結果は，データセットへ前処理を施すことによって，主観的により良い結果を得られたことを示した．
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA11135936
• 書誌情報: 研究報告知能システム（ICS）; 巻 2022-ICS-205, 号 7, p. 1-5, 発行日 2022-02-14
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-885X
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会