複雑なアートもお手の物、な時代に

近年、ニューラルネットワークの発展によって、芸術作品においても用いられるようになってきています。 Style Transfer(画風変換)もその一つであり、ある画像のスタイルを抽出して、特定の画像にそのスタイルを写すアルゴリズムです。例えば、ゴッホの画像を読み込めば、好きな画像をゴッホ風にできます。

現在、様々なStyle Transferの手法が存在しますが、複雑なスタイル画像を用いると変換に失敗してしまう場合もあります。そのため、色々なスタイル画像が適用できるアルゴリズムを構築することは重要です。

Style Transferにおける複雑なスタイル画像に対応することができないという課題において、実際にどのような研究が行われているのでしょうか。Tianwei Linらの研究を紹介します。

結論として研究者らは、人間が絵を描く方法を模すことによって、Style Transferの品質向上に努めました。

▼論文情報

著者：Tianwei Lin, Zhuoqi Ma, Dongliang He, Xin Li, Errui Ding, Nannan Wang, Jie Li, Xinbo Gao
タイトル：”Drafting and Revision: Laplacian Pyramid Network for Fast High-Quality Artistic Style Transfer”
arxiv
URL：DOI

高速で高品質なStyle Transferアルゴリズム

まずはTianwei Linらの研究におけるミッション・手法・結果をまとめました。