Generative Adversarial Networksの多様な画像生成を目的とする損失関数の提案

抄録

我々はGANの生成画像の分散に基づいた新たな損失関数を提案し，生成モデルに適用する．この手法によってmodecollapseを回避し，多様な画像を生成することを試みる．本稿では提案手法を導入したGANを用いてイラストデータにおいて実験を行い，多様な画像生成が可能になるかどうか，また，どのパラメータ設定が最適かを確認する．本研究は，生成するイラストの品質を向上させる可能性を秘め，創作活動やエンターテイメントを支援することができると期待される．