GANの構造に組み込むことで、より大域的な特徴を考慮した高品質の画像を生成することに成功しています。StyleGANStyleGANは高品質の顔画像を生成することに成功したGANです。それだけでなく、StyleGANでは、髪・年齢・性別などをコントロールすることが可能です。下記の図がStyleGANの概要図です。StyleGANでは、潜在変数zから直接画像を生成するのではなく、中間特徴量としてGのAdaIN部分に入力されます。ここで、AdaINは上記のように定義されます。xは入力で、yは画風変換を行いたいスタイル画像です。そのスタイル画像の平均$μ(y)$と標準偏差$σ(y)$を用いて変換することで、画風変換を行います。学習によって、髪や性別などのスタイルが学習され、コントロール可能な変数となります。StyleGANでは、ノイズをGの中間へ入力することで、髪の流れやそばかすなどを変化させることが可能です。GANは低解像度の画像生成から初めて、徐々にレイヤーを追加していき高解像度の画像を生成することに成功したGANです。GANの概要図を表しています。この構造の利点として、ノイズzからいきなり高画質の画像を再生するよりも、低画質の粗い画像の生成の方が簡単なタスクであるため、学習が簡単ということです。学習が簡単ということは、学習時間も削減できるという利点も発生します。BiGAN従来のGANでは、ノイズzから画像を生成するという一方向の学習のみを行っていました。BiGANでは、画像からzを生成するという双方向の生成の機構を導入することで、画像特徴量を得ることに成功しています。画像xはエンコーダEによって特徴抽出され、E(x)とzも含めて敵対的学習を行うことで、画像特徴量を抽出できるようにエンコーダを学習できます。D2GAND2GANは、二つの識別器と一つの生成器から構成されるGANです。D2GANはモード崩壊を解決する手法となっています。KL距離の重み付け和の関数となっています。損失関数は以下のようになります。この二つの距離は何が異なるのでしょうか。以下のような分布PとQを想定してみましょう。ここでは、QをPに近づけたいとします。KL距離の場合、Pで重み付けされているため、KL距離は右の山によって大きくなってしまいます。KL距離を小さくしようとすると、右の山との距離を小さくしようとするため、以下のような分布となります。KL距離ではQで重み付けされているため、Pの右の山は無視されてしまいます。元の状態でKL距離が小さくなります。KL距離を小さくするということは、生成される画像の品質と多様性をパラメータで調整できるということです。αを大きくすれば多様性を、βを大きくすれば品質を重視するということです。MGANMGANは、D2GANと対をなすもので複数の生成器と一つの識別器、そしてどの生成器から画像が生成されたか識別する分類器から構成されます。下記の図がMGANの概要図です。識別器は、複数の生成器が生成した画像を重み付けして得られる画像と本物の画像を識別するように学習されます。それぞれの生成器の生成する画像分布のJS距離を最大化することで、各生成器が異なる画像を生成するようにします。実際に画像を生成する際には、複数の生成器から一つ選択します。このように学習を行うことで、高品質な画像を生成でき、かつモード崩壊を防ぐことが出来ます。まとめ本記事ではGANの基礎から始め、これまでに提案されてきた様々なGANを紹介しました。オリジナルのGANは学習が不安定であるため、それを解決する手法がいくつも提案されています。画像生成のタスクから始まったGANですが、現在では画像生成だけでなく、自然言語処理や音声処理など、様々なタスクに応用されています。次回はGANが生成する画像の品質を測る指標と、GANの応用について紹介します。この記事をシェアするLINE記事の内容等について改善箇所などございましたら、お問い合わせフォームよりAI-SCHOLAR編集部の方にご連絡を頂けますと幸いです。この記事を書いた人なかじめセキュリティ分野に関するAIなどに興味を持っています。データ増強をするためのGANモ...今回紹介する論文はこちら。11ベストからブラジャーに。お取り扱いについて株式会社wevnal(以下「当社」といいます。)は、AI-SCHOLAR(以下「本サイト」といいます。)をご利用になる方(以下「ユーザー」といいます。)を遵守すると共に、以下のプライバシーポリシー(以下「本プライバシーポリシー」といいます。)に従い、適切に取り扱うものとします。本プライバシーポリシーにおいて、個人情報とは、生存する個人に関する情報であって、当該情報に含まれる氏名、生年月日その他の記述等により特定の個人を識別することができるもの(他の情報と容易に照合することができ、それにより特定の個人を識別することができることとなるものを含みます。)を意味するものとします。当社は、ユーザーの個人情報を、以下の目的で利用いたします。当社は、ユーザーの同意を得て、以下の提供先に、以下の提供情報内容を以下の手段又は方法で提供することがあります。(1)提供先について登録ユーザーが本サイトにおいて資料の請求、閲覧もしくはダウンロードする場合、その資料の提供元である本サイト掲載企業(当該提供元企業から委託を受けた者を含みます。所属企業ではなく、企業に所属する個人が提供元である場合もあります。)に、以下の情報が提供されます。電磁的な方法による送信また、次に掲げる場合は、関係法令に反しない範囲で、ユーザーの同意なく個人情報を第三者に提供することがあります。一部または全部を外部委託することがあります。委託先における個人情報の取扱いについては当社が責任を負います。当社は、個人を特定できないよう加工した統計データを作成することがあります。当社は、統計データを何ら制限なく利用することができるものとします。して、ユーザーご本人に限り、個人情報の開示、訂正、追加または削除、利用停止、ならびに第三者への提供の停止(以下「個人情報の開示等」といいます)を求めることができるものとします。以下の場合は個人情報の変更等に応じないことがあります。他の法令に違反することとなる場合また、当該個人情報の変更等に多額の費用を要する場合、その他の、個人情報の開示等を行うことが困難な場合であって、ユーザーの権利・利益を保護するため必要なこれに代わるべき措置をとるときは、個人情報の変更等に応じないことがあります。当社サービスは、Cookie及びこれに類する技術を利用することがあります。これらの技術は、当社による当社サービスの利用状況等の把握に役立ち、サービス向上に資するものです。Cookieを無効化されたいユーザーは、ウェブブラウザの設定を変更することによりCookieを無効化することができます。Cookieを無効化すると、当社サービスの一部の機能をご利用いただけなくなる場合があります。当社は、法令等の定めがある場合を除き、必要に応じて、本プライバシーポリシーを変更することができるものとします。プライバシーマークに関して当社は、プライバシーマークの認証を取得しています。パスワードをお忘れの。