| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2019-03-12 14:00
GANに適用する「カワイイ」に対する好み分布フィッティングのフレームワークの提案
○呉 双美・謝 浩然・宮田一乘（北陸先端大） |
| 抄録 |
（和） |
キャラクタの自動生成に関する既存研究では，男性キャラクタに対する研究やユーザの好みを反映できる成果はほぼない．本研究は，敵対的生成ネットワーク(GAN)に適応する好みフィッティング可能な「カワイイ」アニメ男子キャラクタ顔画像生成フレームワークを提案する．また，本研究のための訓練用データセットを整理した．提案フレームワークの有効性を検証する評価実験を行った結果，本フレームワークを適用したGANの生成結果はユーザの好みにフィッティングしており，本フレームワークの有効性を確認した． |
| （英） |
To study male characters reflecting user's preferences in the generation results is a challenging task. In this work, we propose a "kawaii" image generation framework of male animation character faces, which can adapt to Generative Adversarial Network (GAN) frameworks and fit user’s preferences. We present a dataset for the training of the proposed framework. We execute an evaluation experiment to verify the effectiveness of this framework. As a result, our proposed framework is effective, and the generation results of GAN with this framework are more fitted to the user's preference than before. |
| キーワード |
（和） |
GAN / ユーザの好み / 生成 / キャラクタ顔画像 / / / / |
| （英） |
GAN / User's Preferences / Generation / Animation Characters / / / / |
| 文献情報 |
映情学技報, vol. 43, pp. 301-304, 2019年3月. |
| 資料番号 |
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| 発行日 |
2019-03-05 (AIT) |
| ISSN |
Print edition: ISSN 1342-6893 Online edition: ISSN 2424-1970 |
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