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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2025-06-12 11:10 モード探索正則化を取り入れたBicycleGANによる画像の多様性と色彩の向上 ○寿 心騏・荒川 薫（明大）  SIS2025-4 |
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| 抄録 | （和） | 深層学習による画像生成において、同一の条件入力に対して多様な出力を得ることは創造的応用において重要である。BicycleGANは潜在ベクトルを導入することで多様な画像生成を可能にするが、その多様性は十分高いとは言えない。そこで本稿では、Mode Seeking GAN（MSGAN）において提案されたモード探索正則化をBicycleGANの損失関数に導入することで、潜在変数の違いを生成画像により鮮明に反映させる方式を提案する。実際に、アニメの輪郭線画の入力に対して、彩色されたカラー画像を生成するBicycleGANにモード探索正則化を取り入れ、従来法よりも色彩表現の多様性が向上し、良好な画質が実現されることが確認された。 |
| （英） | In generating images by deep neural networks, it is important to obtain diverse outputs from the same input conditions for creative applications. Although BicycleGAN enables diversity using latent vectors, its variations in actual output images are often limited. In order to solve this problem, a method to reflect the difference of latent vectors clearly to the generated images, emphasizing the diversity, is proposed by introducing the Mode Seeking Regularization term in MSGAN into the loss function of BicycleGAN. Experiments on coloring anime line drawings show that our method improves both color diversity and image quality compared to conventional methods. | |
| キーワード | （和） | 深層学習 / BicycleGAN / モード探索正則化 / 多様性向上 / 線画彩色 / / / |
| （英） | Deep Neural Networks / BicycleGAN / Mode Seeking Regularization / Diversity Enhancement / Line Art Colorization / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 68, SIS2025-4, pp. 19-23, 2025年6月. | |
| 資料番号 | SIS2025-4 | |
| 発行日 | 2025-06-05 (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 | SIS2025-4 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SIS |
| 開催期間 | 2025-06-12 - 2025-06-13 |
| 開催地（和） | 石垣市民会館 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 知的マルチメディアシステム, 組込み応用システム, 立体映像技術, 一般 |
| テーマ（英） | Intelligent Multimedia Systems, Applied Embedded Systems, Three-Dimensional Image Technology (3DIT), etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SIS |
| 会議コード | 2025-06-SIS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | モード探索正則化を取り入れたBicycleGANによる画像の多様性と色彩の向上 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Enhancing Image Diversity and Color Quality with Bicycle GAN using Mode Seeking Regularization |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 深層学習 / Deep Neural Networks |
| キーワード(2)（和/英） | BicycleGAN / BicycleGAN |
| キーワード(3)（和/英） | モード探索正則化 / Mode Seeking Regularization |
| キーワード(4)（和/英） | 多様性向上 / Diversity Enhancement |
| キーワード(5)（和/英） | 線画彩色 / Line Art Colorization |
| 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） | 寿 心騏 / Shinki Jyu / ジュ シンキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 明治大学 (略称： 明大) Meiji University (略称： Meiji Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 荒川 薫 / Kaoru Arakawa / アラカワ カオル |
| 第2著者 所属（和/英） | 明治大学 (略称： 明大) Meiji University (略称： Meiji Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2025-06-12 11:10:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | SIS |
| 資料番号 | SIS2025-4 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.68 |
| ページ範囲 | pp.19-23 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2025-06-05 (SIS) |
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