| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2022-02-21 11:00
SailormoonRedrawデータを用いたイラストの画風変換について
○粟根啓太・堀田大地・幾田 光・松井勇佑（東大）・柳瀬直裕（ブックウォーカー）・相澤清晴（東大） |
| 抄録 |
（和） |
イラストの作者ごとの特徴は「何を描くか」と「どう描くか」という二つの要素に分けられる.一般に後者 は画風と呼ばれイラストにおいて重要な要素である.我々はある作者のイラストを別の作者の画風に自動的に変換す る深層学習ベースの手法を提案する.教師なし学習により画像変換を行う既存手法はテクスチャの貼り替えのみが行 われるため，キャラクターを維持しながら構造的な変形をする必要がある画風変換は達成できない.我々はこの問題 を解決するため，SailormoonRedraw データから構成される新規のイラストデータセットである SailormoonDataset を 作成した.そして，SailormoonDataset のコンテント一貫性を用いて教師あり学習を行う手法を提案する.今回我々は ファーストステップとしてセーラームーンの顔イラストの画風変換を行った.実験により，提案手法がセーラームーン のアイデンティティを維持しながら，テクスチャだけでなく構造的な変形を行い画風変換を実現することを確認した． |
| （英） |
The author characteristics of illustrations can be divided into two elements: "what to draw" and "how to draw". The latter is called "author style" and is an important factor in illustration. We propose a deep learning-based method that auto- matically translates one’s illustration into another author’s style. Existing unsupervised image translation methods only replace textures, so they cannot achieve author style translation that requires structural transformation while maintaining the character. To solve this problem, we created a novel illustration dataset, SailormoonDataset, which consists of SailormoonRedraw data. We then propose a supervised learning method using the content consistency of the SailormoonDataset. As a first step, we translated the face illustration of Sailormoon. Through experiments, we confirmed that the proposed method achieves the style translation not only by textural but also by structural transformation while maintaining the identity of Sailormoon. |
| キーワード |
（和） |
深層学習 / 画像生成 / 画像変換 / イラスト制作支援 / / / / |
| （英） |
Deep Learning / Image Generation / Image Translation / Support System for Illustration Production / / / / |
| 文献情報 |
映情学技報 |
| 資料番号 |
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| 発行日 |
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| ISSN |
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| PDFダウンロード |
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| 研究会情報 |
| 研究会 |
AIT ME MMS IEICE-IE IEICE-ITS |
| 開催期間 |
2022-02-21 - 2022-02-22 |
| 開催地（和） |
オンライン開催 |
| 開催地（英） |
online |
| テーマ（和） |
画像処理、一般 |
| テーマ（英） |
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| 講演論文情報の詳細 |
| 申込み研究会 |
IEICE-IE |
| 会議コード |
2022-02-IE-ITS-AIT-ME-MMS |
| 本文の言語 |
日本語 |
| タイトル（和） |
SailormoonRedrawデータを用いたイラストの画風変換について |
| サブタイトル（和） |
|
| タイトル（英） |
Illustration author style translation using SailormoonRedraw data |
| サブタイトル（英） |
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| キーワード(1)（和/英） |
深層学習 / Deep Learning |
| キーワード(2)（和/英） |
画像生成 / Image Generation |
| キーワード(3)（和/英） |
画像変換 / Image Translation |
| キーワード(4)（和/英） |
イラスト制作支援 / Support System for Illustration Production |
| キーワード(5)（和/英） |
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| キーワード(6)（和/英） |
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| キーワード(7)（和/英） |
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| キーワード(8)（和/英） |
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| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） |
粟根 啓太 / Keita Awane / アワネ ケイタ |
| 第1著者 所属（和/英） |
東京大学 (略称： 東大)
The University of Tokyo (略称： UTokyo) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） |
堀田 大地 / Daichi Horita / ホリタ ダイチ |
| 第2著者 所属（和/英） |
東京大学 (略称： 東大)
The University of Tokyo (略称： UTokyo) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） |
幾田 光 / Hikaru Ikuta / イクタ ヒカル |
| 第3著者 所属（和/英） |
東京大学 (略称： 東大)
The University of Tokyo (略称： UTokyo) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） |
松井 勇佑 / Yusuke Matsui / マツイ ユウスケ |
| 第4著者 所属（和/英） |
東京大学 (略称： 東大)
The University of Tokyo (略称： UTokyo) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） |
柳瀬 直裕 / Naohiro Yanase / ヤナセ ナオヒロ |
| 第5著者 所属（和/英） |
株式会社ブックウォーカー (略称： ブックウォーカー)
BOOK WALKER Co.,Ltd. (略称： BOOK WALKER) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） |
相澤 清晴 / Kiyoharu Aizawa / アイザワ キヨハル |
| 第6著者 所属（和/英） |
東京大学 (略称： 東大)
The University of Tokyo (略称： UTokyo) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第7著者 所属（和/英） |
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| 第8著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第9著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第10著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第11著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第13著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第14著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第15著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第16著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第17著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第20著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第21著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第22著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第24著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第25著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第26著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第27著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第28著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第29著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第30著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第32著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第34著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第35著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第36著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 講演者 |
第1著者 |
| 発表日時 |
2022-02-21 11:00:00 |
| 発表時間 |
15分 |
| 申込先研究会 |
IEICE-IE |
| 資料番号 |
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| 巻番号（vol） |
vol.46 |
| 号番号（no） |
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| ページ範囲 |
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| ページ数 |
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| 発行日 |
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