@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00223694,
 author = {陳, 晴 and 阿倍, 博信 and Qing, Chen and Hironobu, Abe},
 issue = {59},
 month = {Jan},
 note = {近年，AI を用いて実写顔やアニメ顔画像を自動生成するサービスが増加している．しかし，このようなサービスでは，ゲームの制作に必要な生成画像に対して表情や顔向きの異なる表情差分付きの顔画像を自動生成することができないため，手作業による調整が必要になる．そこで，本研究では，GAN の一方式である StyleGAN2 を用いて生成した顔画像に対して，生成画像の顔向き検出や表情推定に基づく潜在空間のマイニング結果を用いて Style Mixing を組み合わせることにより，表情差分付きの顔画像を自動生成する方式を提案するとともに，その有効性の評価について報告する．, In recent years, an increasing number of AI-based services have been used to automatically generate live-action and animated face images. However, such services cannot automatically generate face images with facial expression differences for the generated images, which are necessary for game production, and require manual adjustment. In this study, we propose a method for automatic generation of face images with differentiated facial expressions by combining face images generated using StyleGAN2, a one-way GAN method, with style mixing using latent space mining results based on face orientation detection and facial expression estimation in the generated images, and report on the evaluation of the effectiveness of the proposed method.},
 title = {StyleGAN2の潜在空間マイニングに基づくゲームキャラクタの表情差分付き顔画像の自動生成},
 year = {2023}
}