@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00229216,
 author = {小倉, 英敏 and 池原, 雅章 and 江角, 真也},
 issue = {49},
 month = {Nov},
 note = {顔写真から顔スケッチを生成するタスクは，畳み込みニューラルネットワーク (CNN) や Vision Transformer (ViT) をベースとした敵対的生成ネットワーク (GAN）により発展した．CNN では局所性により画像や輪郭がぼやけた画像が生成される．また ViT は大域的情報を捉えることを得意とするが局所的特徴量を捉える点では CNN に及ばず，輪郭などの線のぼやけを防げるものの細かなテクスチャが反映されにくい．そこでチャネルの重みを機能的に調整する Channel Attention と，行列積によって求められる画像の縦横の類似度をもとにピクセルに重み付けする行列積アテンション (Matrix Product Attention : MP Attention) を CNN に組み込むことで局所的特徴と広域な特徴の双方を捉えた顔画像のイラスト生成モデル，Face drawing GAN を提案する．},
 title = {チャネルアテンションと行列積アテンションによる顔画像生成敵対的学習ネットワーク},
 year = {2023}
}