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Microsoft Research等、異なる2枚の画像の特性(色やテクスチャなど)を転送し合成する新手法を論文で公開。画像類推に深層畳み込みニューラルネットワークを使用

Microsoft Researchと上海交通大学の研究者たちは、見た目が大きく異なるけれども、知覚的に類似した意味構造を持つ画像間での視覚的属性転送のための新しい手法を提案した論文を公開しました。

Visual Attribute Transfer through Deep Image Analogy(PDF)

視覚属性転送とは、その画像がもっている特性(色、色調、テクスチャ、スタイルなど)をある画像から別の画像に転送することを意味します。

モナリザの皮膚が映画アバターのキャラクターの皮膚だったらみたいなイメージです。

上の画像、両サイドがインプット画像で、内側がアウトプット画像です。それぞれ、素材を生かした再構築を表現しています。

これを達成するために、「画像類推」という概念を適用。マッチングのために深層畳み込みニューラルネットワークが使用され、特徴を抽出します。

以下、両サイドがインプットで中がアウトプット。

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