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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2021-12-13 13:00 StyleMapを用いた事前学習済みStyleGANによる画像編集 ○本田 爽・清 雄一・田原康之・大須賀昭彦（電通大）  AI2021-5 |
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| 抄録 | （和） | 近年，StyleGANを代表とした敵対的生成ネットワーク(GAN)による画像生成の品質の向上と編集の容易性を背景に，GAN反転という分野が注目されている．GAN反転は，入力画像を再構成するようなGANの潜在変数を推定するタスクであり，推定した潜在変数を編集することによって画像の意味的な編集が可能である．本研究では，事前学習済みのStyleGANについて空間的に異なる潜在変数(StyleMap)を推定することで局所的な編集が可能なGAN反転手法を提案する． |
| （英） | ||
| キーワード | （和） | StyleGAM / GAN反転 / / / / / / |
| （英） | / / / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 121, no. 298, AI2021-5, pp. 24-28, 2021年12月. | |
| 資料番号 | AI2021-5 | |
| 発行日 | 2021-12-06 (AI) | |
| ISSN | 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 | AI2021-5 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | AI |
| 開催期間 | 2021-12-13 - 2021-12-13 |
| 開催地（和） | エイムアテイン博多駅前 |
| 開催地（英） | Aimattain Hakata station |
| テーマ（和） | 「Web/IoTインテリジェンス」および一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | AI |
| 会議コード | 2021-12-AI |
| 本文の言語 | 日本語（英語タイトルなし） |
| タイトル（和） | StyleMapを用いた事前学習済みStyleGANによる画像編集 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | StyleGAM / |
| キーワード(2)（和/英） | GAN反転 / |
| キーワード(3)（和/英） | / |
| 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） | 本田 爽 / / ホンダ ソウ |
| 第1著者 所属（和/英） | 電気通信大学 (略称： 電通大) (略称： ) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 清 雄一 / / セイ ユウイチ |
| 第2著者 所属（和/英） | 電気通信大学 (略称： 電通大) (略称： ) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 田原 康之 / / タハラ ヤスユキ |
| 第3著者 所属（和/英） | 電気通信大学 (略称： 電通大) (略称： ) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 大須賀 昭彦 / / オオスガ アキヒコ |
| 第4著者 所属（和/英） | 電気通信大学 (略称： 電通大) (略称： ) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2021-12-13 13:00:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | AI |
| 資料番号 | AI2021-5 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | no.298 |
| ページ範囲 | pp.24-28 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2021-12-06 (AI) |
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