@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00216980,
 author = {陳, 仲涛 and 本部, 勇真 and 柳井, 啓司},
 issue = {49},
 month = {Mar},
 note = {近年，GAN をベースにした画像生成や変換などの技術は急速に進んでおり，本物らしい画像の生成を実現している．しかし，食事の場合は食材や作り方によって，見た目や形は大きく変わるため，リアルな食事画像を生成 することは容易ではない．本研究では，準備した食器に盛り付けをするように，複数の食事領域を含むマスク画像を 用意し，各領域にユーザが指定した料理画像を生成する Mask-based Recipe Embedding GAN (MRE-GAN) を提案する．MRE-GAN では，最先端のクロスモーダルレシピ検索 RDE-GAN をベースに，画像生成に SEAN 正規化を使用することで，レシピエンベディングによる形状マスクに基づく食事画像生成を行う．実験によって，提案手法はより高画質 の画像生成を示し，複数品を含む任意の形状マスクに基づいたレシピからの画像生成を実現した．},
 title = {クロスモーダルレシピエンベディングによるマスクに基づく食事画像生成},
 year = {2022}
}