DCGANにおける潜在空間上の局在配置を用いた画像融合

西村 亮; 飯塚 博幸; 山本 雅人

doi:10.11522/pscjspe.2017S.0_27

2017年度精密工学会春季大会

セッションID: A19

DOI https://doi.org/10.11522/pscjspe.2017S.0_27

会議情報

主催: 公益社団法人精密工学会

会議名: 2017年度精密工学会春季大会

開催日: 2017/03/13 - 2017/03/15

DCGANにおける潜在空間上の局在配置を用いた画像融合

*西村亮, 飯塚博幸, 山本雅人

著者情報

キーワード: DCGAN, 潜在空間, 画像生成, 深層学習, 生成モデル

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抄録

DCGANは画像生成モデルの学習手法として注目を集めており，画像の生成には潜在空間上のベクトルを用いる．潜在空間上には学習した画像の特徴が連続的に分布しており，潜在空間上の２点の中間点では2つの画像の特徴を併せもつような画像となる．本研究では既知の画像を潜在空間へ局在配置させる学習を行い，潜在空間と生成画像を関係づけることで異なる性質の画像の融合を試みる．

責任著者(Corresponding author)

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