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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2023-03-03 14:30 ［チュートリアル講演］オートエンコーダによるセマンティックな画像処理について ○辻 裕之（神奈川工科大）  SIS2022-58 |
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| 抄録 | （和） | 変分オートエンコーダ（VAE）の潜在空間は概念的にうまく構造化されており、入力画像を潜在空間にマップしたうえで簡単なベクトル演算を行うことによりセマンティックな画像操作を実現できるという利点があるが，一方で再構成した画像にボケが生じる等の画像品質上の問題があることが知られている．これに対し近年では，GANや拡散モデルといった深層生成モデルの生成器をDecoderとして採用するとともに，任意の入力画像を潜在空間上にマップするEncoderを新たに構築することにより，VAEでは実現できなかった高品質な画像の再構成を可能とするオートエンコーダが提案されている．本稿では，近年提案されたEncoder-Generatorタイプのオートエンコーダの動向と，これらを用いたセマンティックな画像処理について述べる． |
| （英） | Variational Auto Encoder (VAE) has a conceptually well-structured latent space and can realize semantic image manipulation through simple vector operations on the latent space, but on the other hand, it is known to have image quality problems such as blurring in the reconstructed image. Recently, autoencoders that employ generators of deep generative models such as GAN and diffusion models as decoders, combined with encoders that map arbitrary inputs to the latent space, have been proposed to enable high-quality image reconstruction that could not be achieved with VAE.This paper describes the recent trends of Encoder-Generator type autoencoders and semantic image processing using these autoencoders. | |
| キーワード | （和） | 深層生成モデル / オートエンコーダ / VAE / GAN / 拡散モデル / 潜在空間 / / |
| （英） | Deep generative model / Autoencoder / VAE / GAN / Duffusion model / Latent space / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 410, SIS2022-58, pp. 97-102, 2023年3月. | |
| 資料番号 | SIS2022-58 | |
| 発行日 | 2023-02-23 (SIS) | |
| 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 | SIS2022-58 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SIS |
| 開催期間 | 2023-03-02 - 2023-03-03 |
| 開催地（和） | 千葉工業大学 |
| 開催地（英） | Chiba Institute of Technology |
| テーマ（和） | ソフトコンピューティング,一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SIS |
| 会議コード | 2023-03-SIS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | オートエンコーダによるセマンティックな画像処理について |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | On Semantic Image Processing with Autoencoder |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 深層生成モデル / Deep generative model |
| キーワード(2)（和/英） | オートエンコーダ / Autoencoder |
| キーワード(3)（和/英） | VAE / VAE |
| キーワード(4)（和/英） | GAN / GAN |
| キーワード(5)（和/英） | 拡散モデル / Duffusion model |
| キーワード(6)（和/英） | 潜在空間 / Latent space |
| 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） | 辻 裕之 / Hiroyuki Tsuji / ツジ ヒロユキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 神奈川工科大学 (略称： 神奈川工科大) Kanagawa Institute of Technology (略称： KAIT) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2023-03-03 14:30:00 |
| 発表時間 | 40分 |
| 申込先研究会 | SIS |
| 資料番号 | SIS2022-58 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.410 |
| ページ範囲 | pp.97-102 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2023-02-23 (SIS) |
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