ディープラーニングを応用したGANで、「実在しない」全身モデルをAIが自動生成 データグリッド

ディープラーニングを応用したGAN(敵対的生成ネットワーク)が注目されている。GANは生成モデルの一種で、2つのAIが競争することで合成画像などを自動で生成することなどに応用できる。例えば、実在しない家具付きの部屋の画像をAIが作成したり、実在しないアイドルの写真を生成するような研究が行われている。
株式会社データグリッドはGANを使って、従来は困難だった高解像度(1024×1024)の「実在しない」人物の全身画像生成に成功したと発表した。プレスリリースは下記の通り。



株式会社データグリッド(本社:京都府京都市左京区吉田本町36-1 京都大学国際科学イノベーション棟西館1階、代表取締役社長 岡田侑貴、以下「データグリッド」)は実在しない人物の全身画像を自動生成するAIである「全身モデル自動生成AI」を開発いたしました。





1. 開発の背景・目的

データグリッドは2018年6月にアイドル自動生成AIを開発しました。しかし、アイドル自動生成AIでは顔領域のみの画像生成となっており、十分な表現力がありませんでした。そこで、生成された人物の表現力を高めるために、「全身生成」及び「動作生成」の2つの研究開発に取り組んで参りました。高精度の全身生成モデルは先行事例がなく、チャレンジングな研究開発でしたが、この度、高解像度(1024×1024)の全身モデル画像を安定して生成することに成功しました。








2. 全身モデル自動生成AIの概要

GAN(Generative Adversarial Network、敵対的生成ネットワーク)と呼ばれるディープラーニングを応用したAIに、大量の全身モデル画像を学習させることにより、実在しない全身モデル画像を高解像度・高品質で生成することが可能です。全身モデル自動生成AIは、広告やアパレルECのバーチャルモデルとしての利用を想定しています。



3. 今後の展望

全身モデル自動生成AIの更なる精度向上及び動作生成AIの研究開発を行います。また広告・アパレル関連企業との実証実験を行い、実運用に必要な機能の開発を行います。





株式会社データグリッドのURL:https://datagrid.co.jp

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