@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00216460,
 author = {徐, 江林 and 清, 雄一 and 田原, 康之 and 大須賀, 昭彦 and Jianglin, Xu and Yuichi, Sei and Yasuyuki, Tahara and Akihiko, Ohsuga},
 issue = {7},
 month = {Feb},
 note = {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．},
 title = {ネコからアニメキャラクターへの画像翻訳手法の検討},
 year = {2022}
}