アニメ先進国として世界的に有名です。ロボットアニメや少年漫画など、全世界で認められてきた実績があります。中でも美少女のアニメ画には熱狂的なファンが多く、全世界にアニメ文化が広まったきっかけであると言っても過言ではないでしょう。Jin氏は現実世界にいる美女をアニメのキャラクターに変換できないかと考えました。中でも今回のように画像を生成するタスクは、生成モデルを利用する必要があります。Network)が最注目されています。GANと呼ばれる手法は、例えば、ウマの画像をシマウマの画像に変換するようなテクスチャの変換やスタイルの変換に強みがあります。GANモデルの説明では、偽札を作る人と偽札を暴く人の例がよく利用されています。具体的には、2つのニューラルネットを利用して、片方が本物(実際の学習データ)と自身が生成する偽物(生成データ)の区別がつけられないことを目標に生成モデルを学習し、もう一方が偽物と本物を正しく区別することを目標に識別モデルを学習します。この2つのモデルを同時に学習して行くことで、生成モデルは本物と見分けのつかないデータを生成できるようになります。GANは、皆さんが例えば、Google翻訳を利用するときに、日本語を英語に翻訳したのち、翻訳の正しさを確認するために英語を日本語に翻訳し直すように、元に戻した時も元のデータの意味が保持されるように学習するモデルです。実写画像を元にアニメ画像をGANで生成した後、そのアニメ画像を元に実写画像を生成した場合にも実写風な画像の雰囲気を保持するようにします。Jin氏の方法はさらにStackと呼ばれる技法を施すことで、さらに精度を上げることができました。なったか以前の手法では生成されたアニメ画像に違和感が残っていましたが、この手法では違和感がほとんど残らない画像を生成することができています。一方で、学習データに依存した女の子の特徴が生成されてしまう問題もあります。今回は、実写では存在しなかった前髪がアニメ画像では出現しており、データセット上のアニメのキャラがいかに前髪を重要としているかが確認される面白い結果となりました。自分好みの画風を学習データとするためには実写とアニメの対となる画像データを用意する必要があり、今後はこのようなデータセットがどんどん作られていくことでしょう。GANと呼ばれる生成モデルにStackと呼ばれる技術を利用することで、実写画像からアニメ画像を違和感のない精度で生成することが可能となりました。このモデルの学習には実写画像とアニメ画像の双方のデータセットを用意する必要があるため、今後はこのようなデータセットをいかに集めていくかが課題となります。GANはその対称性から、アニメ画像から実写画像を生成するネットワークを同時に獲得するため、アニメの実写化イメージを生成することも可能になります。アニメの実写化で成功した作品のデータセットを利用することで、成功しやすい実写化のイメージ画像を生成することが可能となり、実写化による「ガッカリ感」を払拭する時代がくるかもしれません。余震の発生確率を深層学習で予測(Nature誌掲載論文):単純なニューラルネットワークと詳細な地震データベースの連携で従来の理論を凌駕アカデミックAI顧問サービスMarvinでは企業のデータ分析チームの立ち上げや、AIプロジェクトに対して大学の研究者等を顧問として紹介するサービスを行なっています。検索:無料購読はこちらメールで新しい記事を読むメールアドレスを登録すると新しい記事のお知らせがメールで届きます。購読停止はワンクリックでできます。