画像内容を考慮した質感表現に基づく画像変換

抄録

近年、計算機の許容する計算量が増えDeep Learning による画 像の生成や変換が注目されている。中でも画像変換の技術とし て代表的なものにスタイル変換[1] と呼ばれる技術がある。し かしこれはスタイル画像とコンテンツ画像を時間をかけて最適 化しなければ変換が行えない。改良手法の高速スタイル変換[2] では予め学習したスタイル画像が決まっていればどのような画 像も似たような変換になってしまう。そこで、本研究では言葉 による画像変換を実装すると同時に、コンテンツ画像の物体認 識を行った。コンテンツがどういった画像かということに対し て適切な変換を行うことによって、コンテンツ画像ごとに違っ た、適切な変換を言葉によって指定された方向性に画像変換す ることが可能となった。