顔のランドマークを用いた人物画像生成モデルの検討

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS6-5

グループ名: 【C】2024年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2024/08/28

タイトル(英語): Human image generation using facial landmarks

著者名: 山本 悠人（大阪公立大学）,吉岡 理文（大阪公立大学）,井上 勝文（大阪公立大学）

著者名(英語): Yuto Yamamoto (Osaka Metropolitan University),Michifumi Yoshioka (Osaka Metropolitan University),Katsufumi Inoue (Osaka Metropolitan University)

キーワード: 画像変換|画像生成|深層学習深層学習|Image-to-Image translation|Image generation|Deep Learning

要約(日本語): ペアの存在しない画像変換とは，例えば馬の画像をシマウ マの画像に変換するといったある画像を別の画像に変換する タスクで，漫画や映画，アニメといった各種メディアの制作 現場における負担軽減などへ応用が期待されている．既存手 法として CycleGAN や UVCGANが挙げられるが，それらは画像同士をそのまま比較しており，学習時に変換内容 を具体的に明示しているわけではない．そのため特に人物画 像生成において構造を無視した変換がなされることが多い． そこで本研究では実写画像からアニメ画像への変換を取り上げ，目の位置や顔の輪郭線といった顔のランドマーク情報を制約として追加することによって人体の構造も考慮した画 像変換を達成することを目指す．