| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
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画像と動作ラベルからの動画生成
○会沢拓哉・全 へい東（千葉大） |
| 抄録 |
（和） |
近年，機械学習の関連研究はその成果から関心を集めており，日々発展を続けている．そんな機械学習モデルの一つであるGAN(Generative Adversarial Networks)という学習モデルは，膨大な訓練データを必要とするものの，本当に写真で撮ったかのような画像や，人間が実際に描いたように見える絵を生成できるとして注目されている．
画像に限らず，GANを用いた研究の中には動画の生成を試みるものもある．代表的なものに，Carl Vondrickらによって発表されたVideoGANがある．しかし，このVideoGANで生成された動画に映る人間はひどく歪曲しており，かろうじて人間とわかる程度の精度であった．
そこで本研究では，GANによる動画生成の中でも特に人間が自然なモーションを生成できる手法を提案する．方法としては，人間のポーズを簡易的に表現した関節位置データに時系列的な意味合いを持たせたデータを生成し，それをもとに実際の人間が動く動画を生成するというものである． |
| （英） |
In recent years， related research on machine learning has attracted interest from its results and continues to develop day by day． A learning model called GAN (Generative Adversarial Networks) which is one such machine learning model requires huge amount of training data ，however it is drawing attention as being able to generate images as if they were actually photographed， or pictures that people actually drew．
Not limited to images， some studies using GAN attempt to generate animation， representative of which is VideoGAN which was announced by Carl Vondrick et al． However， the human being reflected in the video generated by this VideoGAN was distorted severely， and it was barely accurate enough to be understood as humans．
Therefore， in this research， I propose a method that can generate movies that make human motion in a natural way， especially in the generation of movies by GAN． As a method， it is proposed that I give joint position data， which simplifies the representation of human pose， time series meaning， and to generate animation in which the actual human moves with that． |
| キーワード |
（和） |
機械学習 / 動画生成 / GANs / / / / / |
| （英） |
machine learning / movie generation / GANs / / / / / |
| 文献情報 |
信学技報 |
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