コンテキストアウェア敵対的生成ネットワークによる画像生成
Context-aware Image Generation by using Generative Adversarial Networks

概要

敵対的生成ネットワークを用いてテキストから画像を自動生成する研究が盛んに行なわれている. 既存研究の多くは、一つの入力テキストからそれに対応する画像生成を行っているため、生成される画像が不自然であったり、関連性の強いテキストを入力しても生成された画像間の関連がまったくなかったりする場合がある。そのため、テキストの系列から関連性のある画像を生成することが困難である。そこで、本研究では、複数のテキストから複数の画像生成のためのコンテキストアウェア敵対的生成ネットワークモデルを提案し、入力するテキストと出力画像の関連性を考慮した画像を生成できるようにする。

産業界への展開例・適用分野

SNSへ旅行の思い出を掲載した際、適切な写真を撮っていなかった場合、生成して補いたい場面があったとする。その写真は一つのテキストの内容からのみ生成されるべきではなく、前後の写真やテキストの内容を踏まえたものとなるべきである。また、歴史的文献の写真部分が見えなくなっていた場合、検索してもそれを補える画像は見つからない。前後のテキストや画像から画像を自動生成できれば、このような欠落したコンテンツを補完できる。

研究者

氏名	専攻	研究室	役職/学年
中村 玄貴	社会情報学専攻	吉川馬研究室	修士1回生

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