| 電子情報通信学会 研究会発表申込システム 講演論文 詳細 |
技報閲覧サービス [ログイン] 技報アーカイブ |
| トップに戻る | 前のページに戻る | [Japanese] / [English] |
| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2018-03-18 17:10 Variational Autoencoderを用いた画像スタイル変換 ○中田秀基・麻生英樹（産総研）  BioX2017-56 PRMU2017-192 |
|
| 抄録 | （和） | 画像スタイル変換は、コンテント画像に対してスタイル画像から抽出した スタイルを適用することで、任意のコンテントを任意のスタイルで描画する ことを実現する技術である。 従来手法の多くは、スタイルに対して学習が必要なため実行に時間がかかるという 問題があった。 本稿ではVariational Autoencoderを用い、 隠れ変数にスタイルとコンテントを分離して学習させることによって、 スタイル変換を行う手法を提案する。 本手法は、スタイルに対する学習の必要がなく、任意の画像に対して任意のスタイルを 即座に適用できるという特徴を持つ。 スタイルを表す隠れ変数とコンテントを表す隠れ変数の間の 相互情報量が小さくなるようにすることで、比較的良好なスタイル変換が実現できた。 |
| （英） | Image Style Transfer is a technique to render arbitrary image content with arbitrary image 'style'. Most existing image transfer method requires certain amount of time to gradually modify the image itself or to train a transfer network for each style image. We propose a Variational Autoencoder based method which uses style latent variable which is separated from the content latent variable. The proposed network does not require training for each style image and can generate a transfer image with arbitrary content image and arbitrary style image immediately. We introduced separation term between the two kinds of latent variables to the training loss. We confirmed that the proposed method can produce style transferred image with relatively good quality. |
|
| キーワード | （和） | スタイル変換 / 変分オートエンコーダ / 深層学習 / / / / / |
| （英） | Style Transfer / Variational Autoencoder / Deep learning / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 117, no. 514, PRMU2017-192, pp. 121-126, 2018年3月. | |
| 資料番号 | PRMU2017-192 | |
| 発行日 | 2018-03-11 (BioX, PRMU) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | BioX2017-56 PRMU2017-192 |
|
| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU BioX |
| 開催期間 | 2018-03-18 - 2018-03-19 |
| 開催地（和） | 青山学院大学 青山キャンパス |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | オープンイノベーション |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | PRMU |
| 会議コード | 2018-03-PRMU-BioX |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | Variational Autoencoderを用いた画像スタイル変換 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Style Transfer Method using Variational Autoencoder |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | スタイル変換 / Style Transfer |
| キーワード(2)（和/英） | 変分オートエンコーダ / Variational Autoencoder |
| キーワード(3)（和/英） | 深層学習 / Deep learning |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中田 秀基 / Hidemoto Nakada / ナカダ ヒデモト |
| 第1著者 所属（和/英） | 産業技術総合研究所 (略称： 産総研) National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (略称： AIST) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 麻生 英樹 / Hideki Asoh / アソウ ヒデキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 産業技術総合研究所 (略称： 産総研) National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (略称： AIST) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2018-03-18 17:10:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | PRMU |
| 資料番号 | BioX2017-56, PRMU2017-192 |
| 巻番号（vol） | vol.117 |
| 号番号（no） | no.513(BioX), no.514(PRMU) |
| ページ範囲 | pp.121-126 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2018-03-11 (BioX, PRMU) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]