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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2025-12-12 10:30 モード探索BicycleGANの特性改善 ～ 画質の向上と対話型進化計算による多様性の増強 ～ ○寿 心騏・荒川 薫（明大）  SIS2025-52 |
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| 抄録 | （和） | 深層学習を用いた線画彩色では、入力線画に対して多様で高品質な彩色画像を生成することが求められる。著者らは先にモード探索正則化を導入したBicycleGANを提案し、従来の手法より多様な彩色画像を生成できることを示した。しかしこの方法ではチェッカーボードアーティファクトにより画質が劣化する問題があった。また、潜在ベクトルの値によっては、画質や色合いが悪い画像も生成された。本稿では、アップサンプリング処理を改良することで画質を向上させると共に、対話型進化計算(IEC)を導入することで、人の好みを反映した潜在空間を探索し、多様で望ましい彩色結果を生成する方式を提案する。実験により、提案手法の有効性を確認した。 |
| （英） | In line-art colorization by deep learning, it is required to produce diverse and high-quality colorized images from the same input line drawings. Authors proposed before BicycleGAN with mode seeking regularization to obtain more diverse colored images compared with conventional methods. However, this method tends to generate checkerboard artifacts. Moreover, depending on the latent variables, some generated images exhibited poor visual quality or undesirable color tones. In this paper, an improved model of the mode seeking BicycleGAN is proposed by introducing two key extensions: one is an up-sampling structure using bilinear interpolation to enhance image quality, and the other an interactive evolutionary computation (IEC) framework to explore the latent space which reflects the users’ preference to generate diverse and desirable color images. Experimental results demonstrate the high performance of the proposed method. | |
| キーワード | （和） | 深層学習 / BicycleGAN / モード探索正則化 / checkerboard artifact / 対話型進化計算 / 多様性向上 / / |
| （英） | deep learning / BicycleGAN / mode seeking regularization / checkerboard artifact / interactive evolutionary computation / diversity enhancement / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 282, SIS2025-52, pp. 51-56, 2025年12月. | |
| 資料番号 | SIS2025-52 | |
| 発行日 | 2025-12-04 (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 | SIS2025-52 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SIS |
| 開催期間 | 2025-12-11 - 2025-12-12 |
| 開催地（和） | 名城大学 天白キャンパス |
| 開催地（英） | Meijyo Univ. |
| テーマ（和） | スマートパーソナルシステム，一般 |
| テーマ（英） | Smart Personal Sysytems, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SIS |
| 会議コード | 2025-12-SIS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | モード探索BicycleGANの特性改善 |
| サブタイトル（和） | 画質の向上と対話型進化計算による多様性の増強 |
| タイトル（英） | Improving the Characteristics of Mode Seeking BicycleGAN |
| サブタイトル（英） | Quality Improvement of Image and Enhancing Image Diversity by Interactive Evolutionary Computation |
| キーワード(1)（和/英） | 深層学習 / deep learning |
| 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） | checkerboard artifact / checkerboard artifact |
| キーワード(5)（和/英） | 対話型進化計算 / interactive evolutionary computation |
| キーワード(6)（和/英） | 多様性向上 / diversity enhancement |
| 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 | 2025-12-12 10:30:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | SIS |
| 資料番号 | SIS2025-52 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.282 |
| ページ範囲 | pp.51-56 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2025-12-04 (SIS) |
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