@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00219954,
 author = {石山, 航平 and 牛尼, 剛聡},
 issue = {1},
 month = {Sep},
 note = {本論文では，敵対的生成ネットワーク (GAN) を利用してグラフィックデザインを自動生成する手法を提案する．GAN を利用した画像生成において，学習済みの生成器に対してノイズを入力として画像を生成するのが一般的である．しかし，グラフィックデザインのように入力として用いる素材画像やテキスト等がユーザによって指定される場合，それらを利用して GAN により適切なグラフィックデザインを生成することは困難である．グラフィックデザインは配置，配色など様々なデザイン要素から構成されるが，本研究ではレイアウトに注目する．本論文では，訓練データとなるグラフィックデザインを，それらの視覚的重要度を表したマップ画像に変換し，マップ画像にして GAN によって生成器と識別器を学習させる．そして，学習済みの識別器を利用して，指定された素材を利用して自動的に生成したレイアウトの評価を行う．提案手法の有効性を評価するために，被験者を利用した主観評価による実験の結果，提案手法の有効性が示された．},
 title = {GANにより学習された視覚的重要度に基づく自動デザイン機構},
 year = {2022}
}