CycleGAN を用いた感情スタイル転送

抄録

画像に対し人が抱く感情はその画像の持つ視覚的特徴に大きく依存する．具体的には，写真の被写体となっている人間が笑っていたら幸せそうな印象を抱くであろうし，凶暴そうな異形のエイリアンが描かれたイラストに対しては恐怖を感じるかもしれない．そんな画像に対する人々の感情・印象をスコア付けしデータセットとして提案されたのがBehance Artistic Mediaであるが，本稿ではこのデータセットを利用し，教師なし学習の枠組みにおけるImage-to-Image技術であるCycleGANによって感情ドメイン間での画風スタイルの転送を行った．これは画像に対し感情を付与することと考えることもでき，例えば広告クリエイティブの素材バリエーションの拡張など，様々な応用が期待される．