​筑波大学 准教授 金森 由博 先生 にご執筆いただきました。GAN (Generative Adversarial Network; 敵対的生成ネットワーク) を使ったGAN Inversion の取り組みについて、わかりやすく解説いただきました。

図2: 学習済みStyleGANでランダムに生成した画像 (列ごとに異なる画像データセットで学習)。
著者:​筑波大学 准教授 金森 由博 先生

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深層学習 (Deep Learning) で画像を作る、というと「GANってやつを使うんでしょ?」とお察しの方も多いかと思います。

​今回はそのGAN (Generative Adversarial Network; 敵対的生成ネットワーク) についてですが、特に最近、研究分野でホットな “GAN Inversion” という技術をご紹介します。

端的に何ができるようになるかというと、写実的な画像が作れるものの制御しづらかったGANを、自在にコントロールできるようになります。