バル=イラン大学など、動画の顔をより自然に入れ替えるRNNベースの手法「FSGAN」発表

バル=イラン大学とイスラエル・オープン大学による研究チームは、画像や動画の顔の入れ替えと再現にRNN(Recurrent neural network)を用いたアプローチ「Face Swapping GAN(FSGAN)」を発表しました。

論文:FSGAN: Subject Agnostic Face Swapping and Reenactment

Yuval Nirkin(Bar-Ilan University, Israel)
Yosi Keller(Bar-Ilan University, Israel)
Tal Hassner(The Open University of Israel, Israel)

本研究は、別の画像に顔を転送するRNNをベースとしたネットワークを提案します。この顔の入れ替え技術は、ソース画像からターゲット画像に顔を転送するタスクで、これによりターゲットに表示される顔がシームレスに置き換えられ、リアルな合成顔を生成します。

以前の研究とは異なり、本アプローチは被験者にとらわれません。被験者固有のトレーニングを必要とせずに、異なる被験者の顔に適用できます。つまり、エンドツーエンドのトレーニングから写真のようにリアルで時間的に一貫した結果を生成します。 

ABOUT

 本サイト(Seamless/シームレス)は、2014年に始めた先端テクノロジーの研究を論文ベースで記事にしているWebメディアです。山下が個人で運営し、執筆を行っています。現在は主に寄稿(ITmedia NEWS)と、Seamless Journalに専念しています。

連絡先:yamashita(at)seamless.jp
Subscribe:TwitterFacebookHatenaNewsPicks

ゲスト連載:プロジェクションマッピング技術の変遷 岩井大輔

 Seamless Journalとは、月額10ドルの課金で厳選した最新論文がほぼ毎日メールボックスに届くというものです。記事にならない気になる論文をお届けします。決済はPatreonを介して、クレジットカードおよびPayPalで行え、解約も同サービスからいつでも可能です。お申し込みはこちらから

ページ上部へ戻る