著者
久保 静真 岩澤 有祐 松尾 豊
出版者
一般社団法人 人工知能学会
雑誌
人工知能学会全国大会論文集 第32回全国大会(2018)
巻号頁・発行日
pp.4M103, 2018 (Released:2018-07-30)

本稿では、Generative adversarial networks(GANs)に基づく写真上の自動着せ替えの新しい手法であるSwapGANを提案する。Conditional Analogy GAN(CAGAN)は、GANに基づく自動着せ替えの手法として既に提案されているが、複雑なパターンの服の生成は難しい。衣類の領域を考慮することで、SwapGANはCAGANよりも服のパターンをよりよく反映させることが出来る。このSwapGANは、大規模なデータセットで訓練されたセグメンテーションのモデルを使用してして、写真上の人物の衣服の領域を最初に取得する。次に、取得した領域を用いて衣服部分を人間の画像から除去する。そして、空白領域に所望の衣服を描写する。このようにネットワークは新しい服を人の服の領域に適用出来るようになる。さらに、テスト時にCAGANで必要であった人物が元々着用している服の画像はSwapGANでは不要になる。

言及状況

外部データベース (DOI)

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SwapGAN [Kubo+, 2018, JSAI] CAGANには元画像の模様が残存するという問題があったが(c)、Genで明示的に領域分割を行うことでこれを解消した(d)。 さらに、着ている服の画像を入力する必要もなくなった。 https://t.co/ml2L6kdWvF #NowReading https://t.co/gvvxrdcnEB

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